如何在python numpy.bytes_类型上使用split()？ (从文件中读取字典)

内容导读

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内容图文

我想从一个(很大的,用空格隔开的,两列的)文本文件中读取数据到Python字典中.我尝试使用for循环来执行此操作,但这太慢了.使用numpy loadtxt将其读取到结构数组中,然后将其转换为字典的速度更快：

data = np.loadtxt('filename.txt', dtype=[('field1', 'a20'), ('field2', int)], ndmin=1)
result = dict(data)

但这肯定不是最好的方法吗？有什么建议吗？

我需要其他东西的主要原因是,以下内容不起作用：

data[0]['field1'].split(sep='-')

它导致错误消息：

TypeError: Type str doesn't support the buffer API

如果split()方法存在,为什么不能使用它？我应该使用其他dtype吗？还是有其他(快速)方式读取文本文件？还有什么我想念的吗？

版本：
python版本3.3.2
numpy版本1.7.1

编辑：
将data [‘field1′].split(sep =’-‘)更改为data [0] [‘field1′].split(sep =’-‘)

解决方法:

标准库拆分返回可变数量的参数,具体取决于在字符串中找到分隔符的次数,因此,它不太适合于数组操作.顺便说一下,我的char numpy数组(我正在运行1.7)没有split方法.

您确实有np.core.defchararray.partition,这很相似,但对矢量化没有问题,还有all the other string operations：

>>> a = np.array(['a - b', 'c - d', 'e - f'], dtype=np.string_)
>>> a
array(['a - b', 'c - d', 'e - f'], 
      dtype='|S5')
>>> np.core.defchararray.partition(a, '-')
array([['a ', '-', ' b'],
       ['c ', '-', ' d'],
       ['e ', '-', ' f']], 
      dtype='|S2')

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的如何在python numpy.bytes_类型上使用split()？ (从文件中读取字典)全部内容，希望文章能够帮你解决如何在python numpy.bytes_类型上使用split()？ (从文件中读取字典)所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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