Was ist der einfachste Weg, Array-Daten aus einer Datei in Python zu laden?

Question

Ich weiß Matlab hat einige nette Syntax, wo Sie in eine Datei-Array-Definitionen, wie A = [[1,2,3],..., und dann können Sie diese Datei importieren und alle diese Definitionen werden automatisch gelesen. Ich würde gerne etwas Ähnliches in Python machen. Im Grunde suche ich nach dem einfachsten Weg, Tabellendaten aus einer Datei zu lesen, und das resultierende Objekt als numpy Array-Instanzen zu haben. Was ist der einfachste Weg, dies zu erreichen? (? Oder die Pythonic Weg)

die Daten in der Datei Say ist wie folgt:

Array1 
1 0 0 0 
2 1 0 0 
3 0.3333333333325028 0 0 
4 0.6666666666657888 0 0 

Array2 
1 1 1 1 
2 3 1 1 
3 2 2 2 
4 3 2 2 
5 1 1 3 
6 1 3 4 
7 1 4 2 

Answer 1

Datei test1.py:

#!/usr/bin/python 
a=[1,2,3,4,5,6] 

Datei test.py:

#!/usr/bin/python 

import test1 

print test1.a 

Jetzt, wenn Sie Test ausführen .py:

$ ./test.py 
[1, 2, 3, 4, 5, 6] 

Answer 2

Was Jahid unten gesagt hat funktioniert gut, wenn Sie Ihre Daten in Python-Module setzen möchten.

Wenn Sie andererseits lieber Ihre Daten in einer separaten Datei, z. eine Textdatei, und lesen Sie es dann in einem Skript, möchten Sie vielleicht numpy.loadtxt verwenden (es wurde entwickelt, um matrixartige Dateien automatisch in numply Arrays zu lesen).

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.loadtxt.html

Answer 3

Was möchten Sie wahrscheinlich Ihre Daten in der yaml Dateiformat setzen. Es ist ein Textdatenformat, dessen Struktur auf höheren Skriptsprachen wie Python basiert. Sie können mehrere 2D-Arrays beliebiger Typen einfügen. Da es sich jedoch nur um Daten und nicht um Code handelt, ist es nicht so gefährlich wie das direkte Einfügen der Daten in ein Python-Skript. Es kann ziemlich leicht 2D arrays oder streng verschachtelte Listen machen (siehe Beispiel 2.5 bei diesem Link speziell), ebenso wie das Äquivalent von gewöhnlichen Listen, Dicts, verschachtelten Dicts, Strings und einer beliebigen Kombination davon. Da Sie einen Datentyp in einen anderen verschachteln können, können Sie beispielsweise ein Wörterbuch mit 2D-Arrays erstellen, mit dem Sie mehrere Arrays in einer einzigen Datei speichern können.

Hier ist dein Beispiel in yaml:

Array1: 
- [1, 0, 0, 0] 
- [2, 1, 0, 0] 
- [3, 0.3333333333325028, 0, 0] 
- [4, 0.6666666666657888, 0, 0] 

Array2: 
- [1, 1, 1, 1] 
- [2, 3, 1, 1] 
- [3, 2, 2, 2] 
- [4, 3, 2, 2] 
- [5, 1, 1, 3] 
- [6, 1, 3, 4] 
- [7, 1, 4, 2] 

Und hier ist, wie es in numpy Arrays zu lesen (die Datei "temp.yaml" in meinem Beispiel genannt), mit dem PyYaml Paket:

>>> import yaml 
>>> 
>>> with open('temp.yaml') as ym: 
.... res = yaml.load(ym) 
>>> res 
{'Array1': [[1, 0, 0, 0], 
    [2, 1, 0, 0], 
    [3, 0.3333333333325028, 0, 0], 
    [4, 0.6666666666657888, 0, 0]], 
'Array2': [[1, 1, 1, 1], 
    [2, 3, 1, 1], 
    [3, 2, 2, 2], 
    [4, 3, 2, 2], 
    [5, 1, 1, 3], 
    [6, 1, 3, 4], 
    [7, 1, 4, 2]]} 
>>> array1 = np.array(res['Array1']) 
>>> array2 = np.array(res['Array2']) 
>>> print(array1) 
[[ 1.   0.   0.   0.  ] 
[ 2.   1.   0.   0.  ] 
[ 3.   0.33333333 0.   0.  ] 
[ 4.   0.66666667 0.   0.  ]] 
>>> print(array2) 
[[1 1 1 1] 
[2 3 1 1] 
[3 2 2 2] 
[4 3 2 2] 
[5 1 1 3] 
[6 1 3 4] 
[7 1 4 2]]