Как прочитать массив из файла Python

Обновлено: 21.11.2024

Двоичные файлы — это файлы, которые не являются обычными текстовыми файлами. Пример: файл изображения. Эти файлы также хранятся в виде последовательности байтов на жестком диске компьютера. Эти типы двоичных файлов нельзя открывать в обычном режиме и читать как текст.

Вы можете прочитать двоичный файл, открыв файл в двоичном режиме с помощью open('filename', 'rb') .

При работе с такими проблемами, как классификация изображений в машинном обучении, вам может потребоваться открыть файл в двоичном режиме и прочитать байты для создания моделей машинного обучения. В этой ситуации вы можете открыть файл в двоичном режиме и прочитать файл как байты. В этом случае декодирование байтов в соответствующие символы предприниматься не будет. С другой стороны, когда вы открываете обычный файл в обычном режиме чтения, байты будут декодированы в строку или другие соответствующие символы в зависимости от кодировки файла.

Если вы спешите…

Вы можете открыть файл с помощью метода open(), передав параметр b, чтобы открыть его в двоичном режиме и прочитать байты файла.

open('filename', "rb") открывает двоичный файл в режиме чтения.

r — указать, чтобы файл открывался в режиме чтения
b — указать, что это двоичный файл. Не будет предпринята попытка декодирования байтов в строку.

Пример

В приведенном ниже примере файл считывается по одному байту за раз и печатается побайтно.

Если вы хотите понять подробности, читайте дальше…

В этом руководстве вы узнаете, как читать двоичные файлы разными способами.

Оглавление

Побайтовое чтение двоичного файла

В этом разделе вы узнаете, как читать двоичный файл побайтно и печатать его. Это один из самых быстрых способов чтения двоичного файла.

Файл открывается с помощью метода open(), а режим упоминается как «rb», что означает открытие файла в режиме чтения и обозначает, что это двоичный файл. В этом случае декодирование байтов в строку производиться не будет. Он будет просто прочитан как байты.

В приведенном ниже примере показано, как файл считывается побайтно с использованием метода file.read(1).

Значение параметра 1 обеспечивает чтение одного байта при каждом вызове метода read().

Пример

Вывод

Python Чтение двоичного файла в байтовый массив

В этом разделе вы узнаете, как читать двоичные файлы в массив байтов.

Сначала файл открывается в режиме «rb».

Байтовый массив с именем mybytearray инициализируется с помощью метода bytearray().

Затем файл считывается по одному байту с помощью f.read(1) и добавляется к массиву байтов с помощью оператора +=. Каждый байт добавляется к массиву байтов.

Наконец-то вы можете распечатать массив байтов, чтобы отобразить прочитанные байты.

Пример

Вывод

Python читает двоичный файл в массив numpy

В этом разделе вы узнаете, как читать двоичный файл в массив NumPy.

Сначала импортируйте numpy как np, чтобы импортировать библиотеку numpy.

Затем укажите тип данных в виде байтов для объекта np, используя np.dtype('B')

Далее откройте двоичный файл в режиме чтения.

Теперь создайте массив NumPy с помощью метода fromfile() с использованием объекта np.

Параметры – это файловый объект и тип данных, инициализированные в виде байтов. Это создаст массив байтов NumPy.

Пример

Вывод

Байты считываются в массив numpy и печатаются.

Построчное чтение бинарного файла

В этом разделе вы узнаете, как читать двоичный файл построчно.

Вы можете прочитать файл построчно, используя метод readlines(), доступный в файловом объекте.

Каждая строка будет сохранена как элемент списка. Этот список можно повторять для доступа к каждой строке файла.

Метод rstrip() используется для удаления пробелов в начале и конце строк при печати строк.

Пример

Вывод

Полное чтение бинарного файла за один раз

В этом разделе вы узнаете, как прочитать двоичный файл за один раз.

Это можно сделать, передав -1 методу file.read(). Это приведет к полному чтению двоичного файла за один раз, как показано ниже.

Пример

Вывод

Python Чтение двоичного файла и преобразование в ASCII

В этом разделе вы узнаете, как читать двоичный файл и преобразовывать его в ASCII с помощью библиотеки binascii. Это преобразует все байты в символы ASCII.

Прочитайте файл как двоичный, как описано в предыдущем разделе.

Далее используйте метод binascii.b2a_uu(bytes) . Это преобразует байты в ascii и вернет значение ascii.

Затем вы можете распечатать это, чтобы проверить символы ascii.

Пример

Вывод

Чтение бинарного файла в фрейм данных

В этом разделе вы узнаете, как читать двоичный файл в кадре данных pandas.

Во-первых, вам нужно прочитать двоичный файл в массив numpy. Поскольку не существует метода для прямого чтения двоичного файла в фреймворк данных.

После того, как у вас есть массив numpy, вы можете создать фрейм данных с массивом numpy.

Передайте данные массива NumPy в pd.DataFrame() . Затем у вас будет кадр данных с байтами, прочитанными из двоичного файла.

Пример

Вывод

Вот как вы можете прочитать двоичный файл с помощью NumPy и использовать этот массив NumPy для создания кадра данных pandas.

С массивом NumPy вы также можете считывать байты в словарь.

Читать заголовок пропуска бинарного файла

В этом разделе вы узнаете, как читать двоичный файл, пропуская строку заголовка в двоичном файле. Некоторые двоичные файлы будут иметь заголовок ASCII.

Этот метод пропуска заголовка может быть полезен при чтении двоичных файлов с заголовками ASCII.

Вы можете использовать метод readlines(), доступный в объекте File, и указать [1:] в качестве дополнительного параметра. Это означает, что будет прочитана строка из индекса 1.

Строка заголовка ASCII 0 будет игнорироваться.

Пример

Вывод

Чтение двоичного файла с помощью Pickle

В этом разделе вы узнаете, как читать двоичные файлы в Python с помощью Pickle.

Это действительно сложно, так как все типы двоичных файлов не могут быть прочитаны в этом режиме. Вы можете столкнуться с проблемами при травлении бинарного файла. Поскольку могут возникнуть ошибки неверного ключа загрузки.

Поэтому не рекомендуется использовать этот метод.

Пример

Вывод

Заключение

Чтение двоичного файла – важная функция. Например, чтение байтов файла изображения очень полезно при работе с задачами классификации изображений. В этом случае вы можете прочитать файл изображения как двоичный и прочитать байты для создания модели.

В этом руководстве вы узнали о различных методах чтения двоичных файлов в Python и различных доступных в нем библиотеках.

Как прочитать текстовый файл как массив Numpy в Python?

Используйте numpy. genfromtxt() для загрузки текстового файла в массив строк. Позвоните numpy. genfromtxt(fname, dtype) с fname в качестве имени файла для чтения и dtype в качестве str для возврата массива NumPy строк, содержащихся в fname .

Как прочитать двоичный файл в Numpy?

Чтобы прочитать двоичный файл:

Как выполнить итерацию по массиву NumPy?

Итерация массивов NumPy

Является ли массив Numpy повторяемым?

Пакет NumPy содержит объект итератора numpy. ндитер . Это эффективный многомерный объект-итератор, с помощью которого можно перебирать массив.

Является ли Python итерируемым массивом?

Термин «итерируемый» является стандартной терминологией Python и относится ко всему, что можно повторить (например, используя for x в iterable ). Большинство массивоподобных объектов являются итерируемыми, за исключением скалярных типов. массив() .

Как создать пустой двумерный массив Numpy?

Создание пустого 2D-массива Numpy с помощью numpy.empty() Чтобы создать пустой 2D-массив Numpy, мы можем передать форму 2D-массива (то есть количество строк и столбцов) в виде кортежа в функцию empty(). Он вернул пустой двумерный массив Numpy из 5 строк и 3 столбцов, но все значения в этом двумерном массиве Numpy не были инициализированы.

Как поменять местами две строки в массиве NumPy 2d?

Как поменять местами две строки массива?

  1. Шаг 1. Импортируйте библиотеку. импортировать numpy как np.
  2. Шаг 2. Определение случайного массива. a = np.array([[4,3, 1],[5 ,7, 0],[9, 9, 3],[8, 2, 4]]) print(a)
  3. Шаг 3. Замена и визуализация выходных данных. a[[0, 2]] = a[[2, 0]] print(a)
  4. Шаг 4. Давайте теперь посмотрим на наш набор данных. Как только мы запустим приведенный выше фрагмент кода, мы увидим:

Что такое оси массива?

Массивы могут быть двумерными. Массив с двумя измерениями имеет строки и столбцы. Строки и столбцы — это две оси массива. Мы можем попросить Numpy выполнять операции над строками или столбцами, используя аргумент ключевого слова оси.

Что такое строки и столбцы в массиве Numpy?

Строки и столбцы данных в массивах NumPy Важно отметить, что первое измерение определяет количество строк, а второе измерение определяет количество столбцов. Например, (2,3) определяет массив с двумя строками и тремя столбцами, как мы видели в предыдущем разделе.

Что означает ось 0 в Python?

Оси определены для массивов с более чем одним измерением. Двумерный массив имеет две соответствующие оси: первая проходит вертикально вниз по строкам (ось 0), а вторая проходит горизонтально по столбцам (ось 1).

Что означает ось 1 в Python?

axis=1 означает вдоль «столбцов». Это операция по столбцам.

Почему Pandas используются в Python?

Pandas в основном используется для анализа данных. Pandas позволяет импортировать данные из различных форматов файлов, таких как значения, разделенные запятыми, JSON, SQL, Microsoft Excel. Pandas позволяет выполнять различные операции с данными, такие как слияние, изменение формы, выделение, а также очистку данных и функции обработки данных.

Оглавление

Как вы читаете массив из файла в Python?

«Как прочитать файл в массив в Python» Код ответа

Как прочитать массив из файла в Perl?

  1. читать файл построчно в массив @a.
  2. chomp(..) — удалить символы EOL для каждой строки.
  3. объединить @a, используя пробел в качестве разделителя.
  4. распечатать результат.
  5. передать имя файла в качестве параметра.

Можете ли вы прочитать файл в массив?

Вы столкнетесь с ошибкой "недостаточно памяти" и, возможно, вызовете некоторые проблемы на сервере. Это еще один простой. Но вместо простой строки file() будет считываться в массив, где каждый элемент будет отдельной строкой. Еще раз обратите внимание, не пытайтесь читать большие файлы с помощью этого.

Как прочитать данные из текстового файла?

Считать данные из текстового файла можно тремя способами. read () : возвращает прочитанные байты в виде строки. Читает n байтов, если n не указано, читает весь файл. readline () : читает строку файла и возвращает в виде строки. Для указанного n читает не более n байтов.

Другими словами, вы можете прочитать только блок размером 2 ГБ за один раз. Также обратите внимание, что последним аргументом FileStream является размер буфера. Я бы также посоветовал прочитать о FileStream и BufferedStream. Как всегда, наиболее полезным будет простой образец программы для профилирования самого быстрого. Кроме того, ваше базовое оборудование будет иметь большое влияние на производительность.

Можно ли читать двоичные данные в Python?

Возможно чтение двоичных данных, если известен тип данных. Также возможно парсить просто отформатированные текстовые файлы. Данные из файла превращаются в массив. Общий синтаксис выглядит следующим образом: «файл» может быть либо файловым объектом, либо именем файла для чтения.

Как прочитать файл массива в bash?

По умолчанию оба варианта будут «обрезаны» или «обрезаны». $ read -r строка Как записать массив данных в файл?

3 ответа. Поскольку размер данных фиксирован, одним из простых способов записи всего этого массива в файл является использование двоичного режима записи: FILE *f = fopen("client.data", "wb"); fwrite(clientdata, sizeof(char), sizeof(clientdata), f); fclose(f);

Как создать массив в bash?

Определение массива в Bash У вас есть два способа создать новый массив в сценарии bash. Первый — использовать команду declare для определения массива. Эта команда определит ассоциативный массив с именем test_array. По-другому вы можете просто создать массив, назначив элементы.

Как записать массив Numpy в файл?

Вы можете сохранить массивы NumPy в файлы CSV с помощью функции savetxt(). Эта функция принимает имя файла и массив в качестве аргументов и сохраняет массив в формате CSV. Вы также должны указать разделитель; это символ, используемый для разделения каждой переменной в файле, чаще всего это запятая.

Как записать массив Numpy в текстовый файл?

Используйте numpy. savetxt() для сохранения массива в текстовый файл Вызовите open(file, mode) с режимом «w», чтобы открыть файл с именем file для записи. Используйте цикл for для перебора каждой строки массива. На каждой итерации вызывайте numpy. savetxt(fname, X) для записи текущей строки X в открытый файл fname .

Как преобразовать массив в файл в Java?

Преобразование массива byte[] в файл с помощью Java Для преобразования byte[] в файл используется метод getBytes() класса String, а для преобразования этого байта в файл можно использовать простой метод write(). Программа 1: преобразовать строку в байт [] и записать в файл.

Как добавить файловый объект в массив?

files, dirs и allDocs — это массивы, объявленные внутри класса вне каких-либо методов. allDocs — это массив, который я использую для получения каждого каталога и файла в интересующем каталоге HR. Я делаю это с помощью allDocs = folder.listFiles();

Как массив $_files используется в PHP?

В приведенном выше скрипте после отправки формы позже мы можем получить доступ к информации через суперглобальный ассоциативный массив PHP $_FILES. Помимо использования массива $_FILES, важную роль играют многие встроенные функции.

Как преобразовать байт в файл в Java?

Для преобразования byte[] в файл используется метод getBytes() класса String, а для преобразования этого байта в файл можно использовать простой метод write().

Чтение и запись файлов — важный аспект создания программ, используемых многими пользователями. Python предлагает ряд методов, которые можно использовать для обработки ресурсов. Эти методы могут немного отличаться в зависимости от формата файла и выполняемой операции.

Помимо традиционного способа создания файлов нажатием кнопок, мы также можем создавать файлы с помощью встроенных функций, таких как функция open(). Обратите внимание, что функция open() создаст файл только в том случае, если он не существует; в противном случае он используется для открытия файлов.

Запись массива в текстовый файл с использованием функций open() и close() в Python

Поскольку функция open() не используется изолированно, комбинируя ее с другими функциями, мы можем выполнять еще больше файловых операций, таких как запись, изменение или перезапись файлов. Эти функции включают функции write() и close(). Используя эти функции, мы создадим массив с помощью NumPy и запишем его в текстовый файл с помощью функции записи, как показано в программе ниже.

Мы создали текстовый файл с именем sample.txt, используя функцию открытия в режиме записи в приведенном выше примере. Затем мы перешли к преобразованию массива в строковый формат перед записью его содержимого в текстовый файл с помощью функции записи. С помощью функций open() мы открыли содержимое текстового файла в режиме чтения. Содержимое текстового файла отображается в терминале, и его также можно просмотреть, физически открыв текстовый файл.

Аналогичным образом мы также можем создать многомерный массив и сохранить его в текстовый файл, как показано ниже.

Запись массива в текстовый файл с помощью Content Manager в Python

В качестве альтернативы мы можем использовать диспетчер контекста для записи массива в текстовый файл. В отличие от функции open(), где мы должны закрывать файлы после того, как мы открыли их с помощью функции close(), менеджер содержимого позволяет нам открывать и закрывать файлы именно тогда, когда они нам нужны. В Python использование менеджера контекста считается лучшей практикой при управлении ресурсами вместо использования функций open() и close(). Контекстный менеджер можно реализовать с помощью ключевого слова with, показанного ниже.

В приведенном выше примере диспетчер контекста открывает текстовый файл sample.txt и, поскольку файл не существует, диспетчер контекста создает его. В рамках менеджера контекста мы записали массив в текстовый файл после преобразования его в строку. Как только мы отказываемся от отступа, контекстный менеджер автоматически закрывает файл. Точно так же, как показано ниже, мы также можем записывать многомерные массивы в текстовый файл с помощью менеджера контекста.

NumPy — это научная библиотека, предлагающая ряд функций для работы с массивами. Мы можем сохранить массив в текстовый файл, используя функцию numpy.savetxt(). Функция принимает несколько параметров, включая имя файла, формат, формат кодировки, разделители, разделяющие столбцы, заголовок, нижний колонтитул и комментарии, сопровождающие файл.

В дополнение к этому функция NumPy также предлагает функцию numpy.loadtxt() для загрузки текстового файла. Мы можем сохранить массив в текстовый файл и загрузить его с помощью этих двух функций, как показано в коде ниже.

Как показано ниже, мы также можем использовать эти функции для сохранения многомерных массивов в текстовый файл.

Статьи DelftStack написаны такими же фанатами программного обеспечения, как и вы. Если вы также хотите внести свой вклад в DelftStack, написав платные статьи, вы можете посетить страницу «Написать для нас».

На этой странице рассматриваются распространенные приложения; полный набор подпрограмм ввода-вывода см. в разделе Ввод и вывод .

Чтение текстовых и CSV-файлов¶

Без пропущенных значений¶

С пропущенными значениями¶

  • возвратить замаскированный массив, маскирующий отсутствующие значения (если usemask=True ), или

  • заполните отсутствующее значение значением, указанным в fill_values ​​(по умолчанию np.nan для числа с плавающей запятой, -1 для целого числа).

С разделителями без пробелов¶

Вывод маскированного массива¶
Вывод массива¶
Вывод массива, указанное заполняющее значение¶

Разделенные пробелами¶

numpy.genfromtxt также может анализировать файлы данных с разделителями-пробелами, в которых отсутствуют значения, если

Каждое поле имеет фиксированную ширину: используйте ширину в качестве аргумента разделителя.

Специальное значение (например, «x») указывает на отсутствующее поле: используйте его в качестве аргумента missing_values.

Вы хотите пропустить строки с отсутствующими значениями: установите invalid_raise=False.

Пробел-разделитель отличается от пробела, обозначающего отсутствующие данные. Например, если столбцы разделены символом \t , отсутствующие данные будут распознаны, если они состоят из одного или нескольких пробелов.

Чтение файла в формате .npy или .npz¶

  • Используйте numpy.load . Он может читать файлы, сгенерированные любым из numpy.save , numpy.savez или numpy.savez_compressed .

  • Используйте сопоставление памяти. См. numpy.lib.format.open_memmap .

Запись в файл для чтения NumPy¶

Двоичный¶

В целях безопасности и переносимости установите allow_pickle=False, если только тип dtype не содержит объекты Python, для которых требуется травление.

Маскированные массивы в настоящее время не могут быть сохранены, равно как и другие произвольные подклассы массивов.

Удобочитаемый¶

numpy.save и numpy.savez создают двоичные файлы. Чтобы написать удобочитаемый файл, используйте numpy.savetxt. Массив может быть только 1- или 2-мерным, ` savetxtz` для нескольких файлов не существует.

Большие массивы¶

Чтение произвольно отформатированного двоичного файла («бинарного блоба»)¶

Пример:

.Заголовок wav-файла представляет собой 44-байтовый блок, предшествующий байтам data_size фактических звуковых данных:

Заголовок файла .wav в виде структурированного типа NumPy:

Этот пример .wav приведен для иллюстрации; чтобы прочитать WAV-файл в реальной жизни, используйте встроенный в Python модуль wave .

(Адаптировано из Паули Виртанена, Advanced NumPy, под лицензией CC BY 4.0.)

Запись или чтение больших массивов¶

С массивами, слишком большими для размещения в памяти, можно обращаться как с обычными массивами в памяти, используя сопоставление памяти.

Файлы, выводимые с помощью numpy.save (то есть с использованием формата numpy), можно прочитать с помощью numpy.load с аргументом ключевого слова mmap_mode:

В отображении памяти отсутствуют такие функции, как фрагментация данных и сжатие; более полнофункциональные форматы и библиотеки, которые можно использовать с NumPy, включают:

HDF5: h5py или PyTables.

Зарр: здесь.

Запись файлов для чтения другими (не NumPy) инструментами¶

Форматы для обмена данными с другими инструментами включают HDF5, Zarr и NetCDF (см. Запись или чтение больших массивов).

Запись или чтение файла JSON¶

Массивы NumPy нельзя напрямую сериализовать в формате JSON.

Сохранить/восстановить с помощью файла pickle¶

Избегайте, когда это возможно; pickles не защищены от ошибочных или злонамеренных данных.

Читайте также: