Considerações a Respeito de “numpy.loadtxt#"

Por Ricardo Costa Val do Rosario e Microsoft Copilot

Trata-se da documentação oficial de numpy.loadtxt, uma função no NumPy usada para carregar dados de um arquivo de texto.

Pontos principais:

Propósito

numpy.loadtxt lê dados de um arquivo de texto e os retorna como uma matriz NumPy.

Parâmetros-chave

1. fname: Nome do arquivo ou objeto semelhante a um arquivo para leitura.
2. dtype: Tipo de dados da matriz resultante (o padrão é float).
3. delimiter: String usada para separar valores (o padrão é qualquer espaço em branco).
4. skiprows: Número de linhas a serem puladas no início.
5. usecols: Quais colunas ler (por índice).
6. unpack: Se True, a matriz retornada será transposta.
7. comments: caractere que indica o início de um comentário.
8. codificação: codificação usada para decodificar o arquivo.

Anotações

1. É melhor para arquivos de texto simples e bem estruturados.
2. Para formatos mais complexos (por exemplo, com valores ausentes ou tipos mistos),

considere usar numpy.genfromtxt.

Exemplo simples de como usar numpy.loadtxt para ler dados de um arquivo de texto:

Arquivo de exemplo: data.txt

Suponha que você tenha um arquivo chamado data.txt com o seguinte conteúdo:

1.0 2.0 3.0
4.0 5.0 6.0
7.0 8.0 9.0

Código Python

importar numpy como np

Carregue os dados do arquivo de texto

dados = np.loadtxt('data.txt')

Imprima a matriz NumPy resultante

print(dados)

Saída

[[1. 2. 3.]
 [4. 5. 6.]
 [7. 8. 9.]]

Exemplos de personalização

• Leitura de colunas específicas:

data = np.loadtxt('data.txt', usecols=(0, 2))

Apenas as colunas 0 e 2

• Ignorando linhas de cabeçalho:

data = np.loadtxt('data.txt', skiprows=1)

Pular a primeira linha

• Usando um delimitador:

data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')

Para valores separados por vírgula

• O NumPy oferece várias funções para carregar dados, cada uma adequada a diferentes tipos de arquivos e estruturas de dados.

Detalhamento de cenários comuns em que cada função de carregamento de dados do NumPy brilha:

numpy.loadtxt

• Melhor para:
• Arquivos de texto simples e limpos com dados numéricos
• Casos de uso:

1. Carregando dados tabulares de arquivos .txt ou .csv
2. Importação rápida de resultados experimentais ou leituras de sensores
3. Lendo valores separados por espaços em branco ou delimitadores

dados = np.loadtxt('data.txt', delimitador=',')

numpy.genfromtxt

• Melhor para:
• Arquivos de texto com valores ausentes ou tipos mistos
• Casos de uso:

1. Dados de pesquisa com espaços em branco ou comentários
2. Arquivos CSV com cabeçalhos ou formatação inconsistente
3. Dados científicos com entradas ocasionais ausentes

dados = np.genfromtxt('data.csv', delimitador=',', filling_values=0)

numpy.fromfile

• Melhor para:
• Arquivos binários brutos ou despejos binários simples
• Casos de uso:

1. Leitura da saída binária de simulações
2. Importando dados de formatos de hardware personalizados
3. Carregamento rápido quando você conhece a estrutura exata

dados = np.fromfile('data.bin', dtype=np.float32)

numpy.load

• Melhor para:
• Formatos .npy ou .npz nativos do NumPy
• Casos de uso:

1. Carregando arrays salvos de sessões anteriores
2. Compartilhamento de dados pré-processados entre projetos
3. Armazenamento e recuperação eficientes de arrays estruturados

dados = np.load('dados.npy')`

numpy.memmap

• Melhor para:
• Arquivos binários grandes que não cabem na memória
• Casos de uso:

1. Processamento de conjuntos de dados massivos (por exemplo, imagens de satélite)
2. Aprendizado de máquina com grandes conjuntos de treinamento
3. Acesso incremental a dados sem carregamento total

dados = np.memmap('large_data.dat', dtype='float32', mode='r', shape=(10000, 10000))