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我正在使用源数据的文本文件和 matplotlib 在 python 中创建一个图形来绘制图形。下面的简单逻辑效果很好。

但是有没有办法让 numpy.gentfromtxt 只读取文件“temperature_logging”的前 50 行？目前它读取整个文件。

temp = numpy.genfromtxt('temperature_logging',dtype=None,usecols=(0))
time = numpy.genfromtxt('temperature_logging',dtype=None,usecols=(1))

dates = matplotlib.dates.datestr2num(time)

pylab.plot_date(dates,temp,xdate=True,fmt='b-')

pylab.savefig('gp.png')

temperature_logging 中的内容；

21.75 12-01-2012-15:53:35    
21.75 12-01-2012-15:54:35    
21.75 12-01-2012-15:55:35    
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2 回答 2

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numpy.genfromtxt接受迭代器和文件。这意味着它将接受itertools.islice. 这test.txt是一个五行文件：

>>> import itertools, numpy
>>> with open('test.txt') as t_in:
...     numpy.genfromtxt(itertools.islice(t_in, 3))
... 
array([[  1.,   2.,   3.,   4.,   5.],
       [  6.,   7.,   8.,   9.,  10.],
       [ 11.,  12.,  13.,  14.,  15.]])

有人可能认为这会比让numpy处理文件 IO 慢，但快速测试表明并非如此。genfromtxt提供了一个skip_footer关键字参数，如果您知道文件的长度，您可以使用该参数...

>>> numpy.genfromtxt('test.txt', skip_footer=2)
array([[  1.,   2.,   3.,   4.,   5.],
       [  6.,   7.,   8.,   9.,  10.],
       [ 11.,  12.,  13.,  14.,  15.]])

...但是对 1000 行文件的一些非正式测试表明，islice即使您只跳过几行，使用也会更快：

>>> def get(nlines, islice=itertools.islice):
...     with open('test.txt') as t_in:
...         numpy.genfromtxt(islice(t_in, nlines))
...         
>>> %timeit get(3)
1000 loops, best of 3: 338 us per loop
>>> %timeit numpy.genfromtxt('test.txt', skip_footer=997)
100 loops, best of 3: 4.92 ms per loop
>>> %timeit get(300)
100 loops, best of 3: 5.04 ms per loop
>>> %timeit numpy.genfromtxt('test.txt', skip_footer=700)
100 loops, best of 3: 8.48 ms per loop
>>> %timeit get(999)
100 loops, best of 3: 16.2 ms per loop
>>> %timeit numpy.genfromtxt('test.txt', skip_footer=1)
100 loops, best of 3: 16.7 ms per loop
于 2012-12-01T21:17:52.683 回答
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不知道 numpy，但一种可能的解决方案是使用stringio类。

这使您可以将实际需要的数据加载到具有普通文件 IO 的字符串中（还有一个字节版本），从字符串创建一个类似文件的对象并将其传递给 numpy.

于 2012-12-01T21:46:24.100 回答