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本帖最后由 不二如是 于 2020-2-15 11:12 编辑
上一讲我们搞定二维数组的索引，切片和花式索引，对于多维数组 ix_ 方法完全可以通吃～
本讲来看如何从 txt 文档中读取 Numpy 数组。
先来把数据包准备好（nba 排名积分榜）：
nba.zip
(595 Bytes, 下载次数: 30)
前面的操作我们都是通过“位置索引”来找到目标值。
布尔索引
通过下面的例子，我们先认识下布尔索引。
直接创建一个 0 到 99 的列表：
通过 for in 循环找到 %3==0 的所有项，保存到新列表中：
或者直接用我们讲过的列表生成式：
讲到现在，鱼油应该有种感觉：
没有的话，看完应该也有了吧。
用 Numpy 方法建立一个数组：
arr = np.arange(100)
print(arr)
找出能被 3 整除的元素，按照现有的知识分析下，既然 Numpy 主张简洁。
之前通过 arr * 2 实现每项都乘以 2 。
那么直接写成：
试一试：
哎呦，输出的是 True 或 False，不错，离找出又近了一步。
看一下这样操作后结果的类型：
然后我们可以按照这个数组布尔值为线索，找出 True 的项。
添加代码：
输出：
这不就找到结果啦？！
[] 中条件随便换，就会找到你需要的项。
调用本地文件
将上面的 txt 文件放在你记得的位置，为了方便，演示中放在和同级。
通过 Numpy 中的 genfromtxt('path/filename') 实现调用：
jfb = np.genfromtxt('nba.txt')
nan 是什么东西？
not a number 的缩写，因为 txt 中这些位置的条件是中文，而 Numpy 中默认是数字。
如果需要中文可以：
这样虽然变成中文，但里面的项值也成字符串了。
没关系，我们先把需要的胜率（04 列）和净胜（倒数 -2 ）列拿出来：
arr2 = jfb[:,[4,-2]]
print(arr2)
去掉第一行：
清洗掉第一列的 % ：
print (np.char.strip(arr3,'%'))
通过 np.char.strip() 移除数组元素头尾的 % 字符。
然后需要将 str 类型 转换为 float：
arr4 = (np.char.strip(arr3,'%')).astype('f8')
arr4
f8 就是 float64 的缩写。
这样就找到需要的数组了。
下一讲我们来讲深拷贝和浅拷贝
源代码：
08ImportTxt.zip
(433 Bytes, 下载次数: 1, 售价: 4 鱼币)
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