怎么在python中使用numpy多次循环读取文件

在Python中使用NumPy，可以大大提高数据处理和计算的效率。若需要多次循环读取数据文件，可以借助NumPy库提供的函数和方法进行操作。

下面是使用NumPy库在Python中多次循环读取文件的基本流程：

1. 引入NumPy库

首先需要在Python程序中引入NumPy库，通过import语句导入NumPy库，例如：

    import numpy as np
    

2. 设置文件路径

需要设置要读取文件的路径，确认文件的路径是否正确，例如：

    file_path = "/Users/user/Desktop/data.txt"
    

3. 读取文件

利用NumPy提供的函数 np.loadtxt()，可以将文本文件中的数据读取出来，并存储在NumPy数组中。具体代码如下：

    data_arr = np.loadtxt(file_path, delimiter=',', dtype='float32')
    

np.loadtxt()的参数说明如下：

文件路径：是要读取的文本文件路径

分隔符：delimiter参数设置文件数据分隔符，默认为‘ ’（空格）

数据类型：dtype参数设置读取数据的类型，默认为float

上述程序读取的数据变量名为 data_arr，变量的类型为NumPy数组，可以使用NumPy库提供的方法进行计算和处理。

如果要进行多次循环读取文件，可以将以上代码封装成一个函数。

4. 多次循环读取文件

在初始化变量的时候，可以创建一个空的NumPy数组。然后，利用 for 循环多次调用第 3 步中的代码将读取到的数据添加到这个数组中。代码如下：

    file_path = "/Users/user/Desktop/data.txt"
    data_arr = np.zeros((0,3))

    for i in range(10):
        temp_arr = np.loadtxt(file_path, delimiter=',', dtype='float32')
        data_arr = np.concatenate([data_arr, temp_arr])
    

np.zeros()函数可以创建指定大小的全零NumPy数组，np.concatenate()函数可以将两个数组沿着指定轴连接起来。

上述代码中循环读取了 10 次文件中的数据，并将每个文件中的数据沿着行轴连接在一起，形成了一个较大的NumPy数组。最终得到的数据变量名为 data_arr。

总的来说，以上就是利用NumPy在Python中多次循环读取文件的基本流程和实现方法。NumPy可以快速、高效地对多元数组进行计算和处理，这对于数据处理和科学计算来说是非常有用的工具。