अलग-अलग डेटा टाइप्स इम्पोर्ट करना
फ़ाइल seaslug.txt
- एक टेक्स्ट हैडर रखती है, जो स्ट्रिंग्स से बना है
- tab-delimited है.
यह डेटा किसी दिए गए समय-अवधि में metamorphosis कर चुके sea slug larvae का प्रतिशत दिखाता है. और पढ़ें यहाँ.
हैडर की वजह से यदि आप इसे सीधे np.loadtxt() से इम्पोर्ट करने की कोशिश करेंगे,
तो Python एक ValueError देगा और बताएगा कि could not convert string to float.
इसे संभालने के दो तरीके हैं: पहला, आप डेटा टाइप आर्ग्युमेंट dtype को str
(स्ट्रिंग) के बराबर सेट कर सकते हैं.
वैकल्पिक रूप से, जैसा आपने पहले देखा था, आप skiprows आर्ग्युमेंट का उपयोग कर
पहली पंक्ति को स्किप कर सकते हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में डेटा आयात का परिचय
अभ्यास निर्देश
- पहली
np.loadtxt()कॉल को पूरा करें और पहले आर्ग्युमेंट के रूप मेंfileपास करें. print(data[0])चलाकरdataका पहला एलिमेंट प्रिंट करें.- दूसरी
np.loadtxt()कॉल को पूरा करें. जोfileआप इम्पोर्ट कर रहे हैं वह tab-delimited है, डेटा टाइपfloatहै, और आपको पहली पंक्ति स्किप करनी है. - पिछले
print()कॉल को देखते हुएprint()कमांड को पूरा करकेdata_floatके 10वें एलिमेंट को प्रिंट करें. - बाकी कोड चलाएँ ताकि डेटा विज़ुअलाइज़ हो सके.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Assign filename: file
file = 'seaslug.txt'
# Import file: data
data = np.loadtxt(____, delimiter='\t', dtype=str)
# Print the first element of data
print(data[0])
# Import file as floats and skip the first row: data_float
data_float = np.loadtxt(____, delimiter='____', dtype=____, skiprows=____)
# Print the 10th element of data_float
print(____)
# Plot a scatterplot of the data
plt.scatter(data_float[:, 0], data_float[:, 1])
plt.xlabel('time (min.)')
plt.ylabel('percentage of larvae')
plt.show()