如何将不同类型的数据从文件导入Python Numpy数组？

Question

假设我有一个文件myfile.txt包含：

1   2.0000  buckle_my_shoe
3   4.0000  margery_door

如何将数据作为int、float和string从文件导入numpy数组？

我的目标是：

array([[1,2.0000,"buckle_my_shoe"],
[3,4.0000,"margery_door"]])

我一直在玩弄下面的东西，但没有用：

a = numpy.loadtxt('myfile.txt',dtype=(numpy.int_,numpy.float_,numpy.string_))

编辑：另一种方法可能是使用ndarray类型，然后进行转换。

b = numpy.loadtxt('myfile.txt',dtype=numpy.ndarray)

    array([['1', '2.0000', 'buckle_my_shoe'],
       ['3', '4.0000', 'margery_door']], dtype=object)

Answer 1

Pandas可以帮你。您可以使用的函数的文档是here。

假设您的列是制表符分隔的，那么这样做就可以了（改编自this question）：

df = DataFrame.from_csv('myfile.txt', sep='\t')
array = df.values # the array you are interested in

Answer 2

使用^{}：

import numpy as np
np.genfromtxt('filename', dtype= None)
# array([(1, 2.0, 'buckle_my_shoe'), (3, 4.0, 'margery_door')], 
#       dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<f8'), ('f2', '|S14')])