python 文件中的奇怪行，无法提取列
Weird lines in python file, can't extract column
0 0: 1
0 1: 1
0 1: 0
1 0: 0
我有一个文件，看起来像上面的东西。
我正在尝试使用 python 的 numpy.loadtxt 按列将其提取到数组中。理想情况下，我想要许多数组，或者至少是一个数组为 [0,0,0,1], [0,1,1,0] 的数据结构。令我极度不适的是，因为第二个数字后面有分号，所以我无法使用 numpy.loadtxt。有没有人有任何解决方案来解决如何超越它，或者只是删除那个分号而不必真正分隔文件？
np.loadtxt(file, converters = {1: lambda s: int(s.strip(":"))})
converters : dict, optional
A dictionary mapping column number to a function that will convert that column to a float. E.g., if column 0 is a date string: converters = {0: datestr2num}. Converters can also be used to provide a default value for missing data (but see also genfromtxt): converters = {3: lambda s: float(s.strip() or 0)}. Default: None.
0 0: 1
0 1: 1
0 1: 0
1 0: 0
我有一个文件，看起来像上面的东西。
我正在尝试使用 python 的 numpy.loadtxt 按列将其提取到数组中。理想情况下，我想要许多数组，或者至少是一个数组为 [0,0,0,1], [0,1,1,0] 的数据结构。令我极度不适的是，因为第二个数字后面有分号，所以我无法使用 numpy.loadtxt。有没有人有任何解决方案来解决如何超越它，或者只是删除那个分号而不必真正分隔文件？
np.loadtxt(file, converters = {1: lambda s: int(s.strip(":"))})
converters : dict, optional
A dictionary mapping column number to a function that will convert that column to a float. E.g., if column 0 is a date string: converters = {0: datestr2num}. Converters can also be used to provide a default value for missing data (but see also genfromtxt): converters = {3: lambda s: float(s.strip() or 0)}. Default: None.