尝试用 txt 数据制作列表数组，Python

Question

   44.5000   70.5000    1.0000
   44.0000   66.0000    1.0000
   33.0000   76.5000    1.0000

我正在尝试使用 numpy

将此类数据制作成这样的数组

([[44.5000, 70.5000, 1.0000], [44.0000,66.0000,1.0000],[3.0000,76.5000,1.0000]])

我试过这段代码，但这段代码要求我输入一个数据一百次

t_d = [list(map(float, input().split())) for _ in range(60)]

那么有什么方法可以将txt文件中的数据直接做成数组吗？

Answer 1

a = np.loadtxt(r'c:\test\nptext.txt')
print(a)

输出：

[[44.5 70.5  1. ]
 [44.  66.   1. ]
 [33.  76.5  1. ]]

Edit2（内存文件）

import numpy as np
from io import StringIO

txt = """44.5000 70.5000 1.0000 
44.0000 66.0000 1.0000 
33.0000 76.5000 1.0000
"""
mfile = StringIO()
mfile.write(txt)
mfile.seek(0)
a = np.loadtxt(mfile)
print(a)

Edit3（剪贴板输入和输出）

import numpy as np
from io import StringIO
import pyperclip

txt = pyperclip.paste()
mfile = StringIO()
mfile.write(txt)
mfile.seek(0)
a = np.loadtxt(mfile)
pyperclip.copy(a.__str__())

Answer 2

试试这个：

with open("text.txt", "r") as file:
    lines = file.readlines()
    array = np.array([i.split() for i in lines], dtype="float")
print(array)

输出：

array([[44.5, 70.5,  1. ],
       [44. , 66. ,  1. ],
       [33. , 76.5,  1. ]])

Answer 3

如果你想把一个字符串变成一个Numpy数组，你可以使用np.fromstring。

import numpy as np

string = "44.5000 70.5000 1.0000 44.0000 66.0000 1.0000 33.0000 76.5000 1.0000"
a = np.fromstring(string, sep=" ")

这给出了以下输出。

>>> a
array([44.5, 70.5,  1. , 44. , 66. ,  1. , 33. , 76.5,  1. ])

然后，您可以使用 np.reshape 将 Numpy 数组重新整形为具有 3 列的二维数组。

>>> np.reshape(a, (-1, 3))
array([[44.5, 70.5,  1. ],
       [44. , 66. ,  1. ],
       [33. , 76.5,  1. ]])

尝试用 txt 数据制作列表数组，Python

Trying to make a list array with txt data, Python

python

arrays

txt

Edit2（内存文件）

Edit3（剪贴板输入和输出）