據我所知，你確實需要一個定制的循環“分鑄”。在

事實上，NumPy可以讀取像您這樣的嵌套結構，但它們必須具有固定的形狀，如Innumpy.loadtxt('data.txt', dtype=[ ('time', np.uint64), ('pos', [('x', np.float), ('y', np.float)]) ])

嘗試使用所需的數據類型讀取數據時，NumPy只讀取每個元組的第一個數字：

^{pr2}$

因此打印[(9998, 1, 1, 128, '10097')

(9999, 1, 1, 128, '10098')

(10000, 1, 1, 128, '10099')…]

所以，我會說繼續使用for循環，而不是numpy.loadtxt()。在

您還可以使用一種可能更快的中間方法：讓NumPy用上述代碼加載文件，然后手動“更正”N字段：dt=[('E', '

arr = numpy.loadtxt('data.txt', dtype=dt) # Correctly reads the first 4 columns

with open('data.txt') as input_file:

for (line_num, line) in enumerate(input_file):

arr[line_num]['N'] = tuple(int(x) for x in line.split()[4:]) # Manual setting of the tuple column

這種方法可能比在for循環中解析整個數組要快。這將產生您想要的結果：[(9998, 1, 1, 128, (10097, 10098, 10199, 10198, 20298, 20299, 20400, 20399))

(9999, 1, 1, 128, (10098, 10099, 10200, 10199, 20299, 20300, 20401, 20400))

(10000, 1, 1, 128, (10099, 10100, 10201, 10200, 20300, 20301, 20402, 20401))

(10001, 1, 2, 44, (2071, 2172, 12373, 12272))

(10002, 1, 2, 44, (2172, 2273, 12474, 1237))]

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的python 导入数据对不齐_NumPy：使用loadtxt或genfromtxt读取参差不齐的结构的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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