Вы можете использовать один из следующих двух методов для чтения текстового файла в список в Python:
Способ 1: Используйте open()
#define text file to open
my_file = open('my_data.txt', 'r')
#read text file into list
data = my_file.read()
Способ 2: использовать loadtxt()
from numpy import loadtxt
#read text file into NumPy array
data = loadtxt('my_data.txt')
В следующих примерах показано, как использовать каждый метод на практике.
Пример 1: Чтение текстового файла в список с помощью open()
В следующем коде показано, как использовать функцию open() для чтения текстового файла с именем my_data.txt в список в Python:
#define text file to open
my_file = open('my_data.txt', 'r')
#read text file into list
data = my_file.read()
#display content of text file
print(data)
4
6
6
8
9
12
16
17
19
Пример 2: Чтение текстового файла в список с помощью loadtxt()
В следующем коде показано, как использовать функцию NumPy loadtxt() для чтения текстового файла с именем my_data.txt в массив NumPy:
from numpy import loadtxt
#import text file into NumPy array
data = loadtxt('my_data.txt')
#display content of text file
print(data)
[ 4. 6. 6. 8. 9. 12. 16. 17. 19.]
#display data type of NumPy array
print(data. dtype )
float64
Хорошая вещь в использовании loadtxt() заключается в том, что мы можем указать тип данных при импорте текстового файла с помощью аргумента dtype .
Например, мы можем указать текстовый файл для импорта в массив NumPy как целое число:
from numpy import loadtxt
#import text file into NumPy array as integer
data = loadtxt('my_data.txt', dtype='int')
#display content of text file
print(data)
[ 4 6 6 8 9 12 16 17 19]
#display data type of NumPy array
print(data. dtype )
int64
Примечание.Полную документацию по функции loadtxt() можно найти здесь .
Дополнительные ресурсы
Следующие руководства объясняют, как читать другие файлы в Python:
Как прочитать файл CSV с помощью NumPy
Как читать файлы CSV с помощью Pandas
Как прочитать текстовый файл с помощью Pandas