loadtxt(fname, dtype=float, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False)
(начиная с версии 1.0.3)
Создает массив и загружает в него данные из ASCII файла fname.
В каждой строке файла должно находиться одинаковое количество чисел.
fname может быть как строкой-именем файла, так и объектом "файл". Если файл имеет расширение .gz, автоматически происходит его распаковка.
Для примера заведем файл 'test.dat':
1 5
2 6
3 7
4 8
5 9
Теперь загрузим его:
>>> X = loadtxt('test.dat')
>>> X
array([[ 1., 5.],
[ 2., 6.],
[ 3., 7.],
[ 4., 8.],
[ 5., 9.]])
>>> X[:,1]
array([ 5., 6., 7., 8., 9.])
dtype: тип элементов полученного массива. Если тип данных является записью, вместо матрицы будет создан вектор из записей. В этом случае число полей в строке должно быть равно числу полей записи.
comments: символ, которым начинается комментарий.
delimiter: строка, разделяющая поля внутри строки. Если delimiter не указан или равен None, разделителем считается любая последовательность из пробелов и табуляторов.
converters: или None, или словарь, ставящий в соответствие номеру колонки функцию, которая преобразовавает поле из строки в тип float. Например, если в колонке 0 содержится дата, то для ее чтения понадобится указать converters={0:datestr2num}
skiprows: число строк с начала файла, которые надо пропустить.
usecols: или None, или последовательность целых чисел, обозначающих номера колонок (считая от 0), которые будут считываться. Например, usecols=(1,4,5) прочитает 2-ю, 5-ю и 6-ю колонки.
unpack: если равно True, результат будет транспонирован, и его можно будет распаковать в переменные-векторы:
>>> t,y = loadtxt('test.dat', unpack=True)
>>> t
array([ 1., 2., 3., 4., 5.])
>>> y
array([ 5., 6., 7., 8., 9.])