Importação de diferentes tipos de dados

O arquivo seaslug.txt

tem um cabeçalho de texto, que consiste em cadeias de caracteres
é delimitado por tabulação.

Esses dados consistem na porcentagem de larvas de lesma-do-mar que se metamorfosearam em um determinado período de tempo. Leia mais aqui.

Devido ao cabeçalho, se você tentar importá-lo como está usando np.loadtxt()o Python lançaria um ValueError para você e diria você que could not convert string to float. Existem Duas maneiras de lidar com isso: primeiro, você pode definir o tipo de dados argumento dtype igual a str (para string).

Como alternativa, você pode pular a primeira linha, como vimos anteriormente, usando o argumento skiprows.

Este exercício faz parte do curso

Introdução à importação de dados em Python

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Instruções de exercício

Complete a primeira chamada para np.loadtxt() passando file como o primeiro argumento.
Execute print(data[0]) para imprimir o primeiro elemento de data.
Complete a segunda chamada para np.loadtxt(). O file que você está importando é delimitado por tabulação, o tipo de dados é float e você deseja ignorar a primeira linha.
Imprima o 10º elemento de data_float completando o comando print(). Você deve se orientar pela chamada anterior do site print().
Execute o restante do código para visualizar os dados.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.

# 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()

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