从文件中读取数据
读取整个文件

f_path=r'C:\Users\Admin\Desktop\shapenetcore_partanno_segmentation_benchmark_v0_normal_2\00000001\0.txt'
with open(f_path) as f:
    contents=f.read()
    print(contents)

函数open返回一个表示文件的对象，对象存储在f中

关键字with在不需要访问文件时将其自动关闭。

读取出的内容以字符串形式保存在contents里

逐行读取

f_path=r'C:\Users\Admin\Desktop\shapenetcore_partanno_segmentation_benchmark_v0_normal_2\00000001\0.txt'
with open(f_path) as f:
    for line in f:
        print(line)

发现行间距比读取整个文件时大了很多，因为每一行都有末尾都有一个看不见的换行符，而print语句也会加上换行符。要消除这些多余空白行，可以在print语句中使用rstrip()

with open(f_path) as f:
    for line in f:
        print(line.rstrip())

创建一个包含文件各行内容的列表
使用系统关键字with时，open（）返回的文本对象只在with代码块内使用。如果要在with代码块之外访问文件的内容，可以在with代码块中将文件各行存储在一个列表中，并在with代码块外使用该列表。

with open(f_path) as f:
    lines = f.readlines()

for line in lines:
    print(line.rstrip())

读取文本文件时，python将其中的所有文本都解读为字符串。如果读取的是数字，并要将其作为数值使用，就必须使用函数int（）将其转化为整数。或使用float()将其转换为浮点数。

运行python文件报SyntaxError: (unicode error) ‘unicodeescape’ codec can’t decode bytes in position 2-3: tr

1、在路径前面加r，即保持字符原始值的意思。

sys.path.append(r'c:\Users\mshacxiang\VScode_project\web_ddt')

2、替换为双反斜杠

sys.path.append('c:\\Users\\mshacxiang\\VScode_project\\web_ddt')

3、替换为正斜杠

sys.path.append('c:/Users/mshacxiang/VScode_project/web_ddt')

写入文件
写入空文件

f_path=r'C:\Users\Admin\Desktop\shapenetcore_partanno_segmentation_benchmark_v0_normal_2\00000001\my.txt'
with open(f_path, 'w') as f:
    f.write('I love programming!')

实参‘w’告诉python以写入模式打开文件。打开文件时，可以指定读取方式（‘r’:读取 ‘w’：写入 ‘a’ 附加 ‘r+’ 读取和写入 ）默认为只读模式。

若写入的文件不存在，函数open()将自动创建。以写入模式打开文件时，注意如果文件已存在，python将在返回文件对象前清空文件。若不想清空，可以以追加的方式创建。

python只将字符串写入文本文件。要将数值数据存储到文本文件中，必须先使用函数str()将其转换为字符串格式。读出的也是字符串

写入多行
函数write不会在写入的文本末尾添加换行符

f_path=r'C:\Users\Admin\Desktop\shapenetcore_partanno_segmentation_benchmark_v0_normal_2\00000001\my.txt'
with open(f_path, 'w') as f:
    f.write('I love programming!')
    f.write('I love English too!')

f_path=r'C:\Users\Admin\Desktop\shapenetcore_partanno_segmentation_benchmark_v0_normal_2\00000001\my.txt'
with open(f_path, 'w') as f:
    f.write('I love programming!\n')
    f.write('I love English too!\n')

'''生成数组'''
x_vals = np.linspace(0, 10, 5)
print(x_vals)
'''转化数组为矩阵'''
x_vals_column = np.transpose(np.matrix(x_vals))
print(x_vals_column)
'''生成一个列矩阵如下：'''
ones_column = np.transpose(np.matrix(np.repeat(1, 5)))
print(ones_column)
'''将2个矩阵按列合并'''
A = np.column_stack((x_vals_column, ones_column))
print(A)
'''将2个矩阵按行合并'''
B = np.row_stack((x_vals_column, ones_column))
print(B)

如果你要取前几行

a=c[0:3,:] 前0,1,2行

b = c[0,2:4] 第0行的第2和第3列不包括第4列，因为列下标也是从0开始的

d = c[2:4,2:4] 取中间的2-4行的2-4列

e = c[0,:] 取第0行所有数据

f = c[:,1] 取第1列所有数据

g = c[::2,::2] 两个冒号后面表示步长为2

读取txt文件，对文件进行修改以后重新写入到txt文件

import numpy as np
f_path=r'C:\Users\Admin\Desktop\shapenetcore_partanno_segmentation_benchmark_v0_normal_2\00000001\0.txt'
with open(f_path) as f:
    contents=f.read()
print(contents)
print(type(contents))
a = contents.split()
print(a)
a = np.array(a)
a = a.reshape(5,8)
a = a[:,1:7]
print(a[0,0])
print(type(a ))

f_path=r'C:\Users\Admin\Desktop\shapenetcore_partanno_segmentation_benchmark_v0_normal_2\00000001\my.txt'
with open(f_path, 'w') as f:
        '''按列生成矩阵'''
        '''np.savetxt(f, np.column_stack(a), fmt='%s')'''
        '''按行生成矩阵'''
        np.savetxt(f, np.row_stack(a), fmt='%s')

python处理txt文件(所有句号替换为换行)
1.因为遇到需要大量处理相同格式的数据，这里用到python的一个小脚本来处理
首先。需要处理的文件大致上是如下格式：

可以看出来，这都是一些电话号码，然后里面全部都是以中文的句号结尾
2.使用脚本来实现
思路如下：将需要处理的数据放入一个文本文档，将此文本文档放入脚本相同文件夹下。使用python的文件读写操作，将该文本文档以r+方式全部读出。针对拿到的字符串进行替换操作，将句号全部替换为换行符\n，最后写入一个新的文件即可

代码如下：

f = open("1.txt", "r+")
lines = f.readlines()
for line in lines:
    strlist = line.replace("。", "\n")
    for value in strlist:
        # print(value)
        with open("2.txt", "a") as file1:
            file1.write(value)

文件格式如下：

结果展示：

1.打开文件

#方法1，这种方式使用后需要关闭文件
f = open("data.txt","r")
f.close()

#方法2，使用文件后自动关闭文件
with open('data.txt',"r") as f: 

打开文件的模式主要有，r、w、a、r+、w+、a+

r：以读方式打开文件，可读取文件信息。
w：以写方式打开文件，可向文件写入信息。如文件存在，则清空该文件，再写入新内容
a：以追加模式打开文件（即一打开文件，文件指针自动移到文件末尾），如果文件不存在则创建
r+：以读写方式打开文件，可对文件进行读和写操作。
w+：消除文件内容，然后以读写方式打开文件。
a+：以读写方式打开文件，并把文件指针移到文件尾。

2.读取文件

f.read([count])    读出文件，如果有count，则读出count个字节,如果不设count则读取整个文件。
f.readline()    读出一行信息。
f.readlines()    读出所有行，也就是读出整个文件的信息。

假设我们读取的文件如下：

readline()读取的数据为str类型：

read()读取数据为str类型：

readlines()读取数据为list类型，而且会把换行符读入：

3.如何把txt文件数据存入numpy数组

还是以上面文件做例子，首先通过read()将文件内容存为str

file_path = ("D:/FDTD/test.txt")
with open(file_path,'r') as f:
    file = f.read()
print(file)
print(type(file))

然后对str进行分割，然后转化为numpy数组：

a = file.split()
print(a)
a = np.array(a)
a = a.reshape(3,5)
print(a)

结果如下：

4.一些常用操作

5.批量读取txt文件

我们使用os模块中的listdir来列举所有的txt文件：

file_path = ("D:/FDTD/t")
files= os.listdir(file_path)
for file in files:
    file_path2=file_path+ '/' + file
    with open(file_path2,"r") as f:

假如文件中都是n行5列数据，我们需要对其进行合并：

file_path = ("D:/FDTD/t")
files= os.listdir(file_path)
time = 0
for file in files:
    file_path2=file_path+ '/' + file
    with open(file_path2,"r") as f:
        t = f.read()    #读取文件数据，此时为文件内容为字符串形式
        t = t.split()    #按空格或换行对字符串进行分割
        t = np.array(t)    #将list转化为numpy数组
        t = t.reshape(-1,5)    
        print('\n'+file_path2+':')
        print(t)    #打印一个文件的数据
        if time ==0:
            a = t    #如果是第一个文件，则令a=t
        else:    
            a = np.vstack((t,a))    #如果不是第一个文件，则将t与前面文件数据进行拼接
        time += 1
print('\n合并后：')
print(a)

输出结果：