用python和numpy读写将字符串或文件中的数据

用python和numpy处理数据次数比较多,写了几个小函数,可以方便地读写数据，都放在pypi里面了:

能上网的用户建议直接使用pip安装wlab包：

pip install wlab

给个图吧：

新手可直接使用下面的文件:

# -*- coding: utf-8 -*-
#~ #----------------------------------------------------------------------
#~ module:wlab
#~  Filename:WLoadSave.py
#~  吴徐平的python科学计算文件
#~  Function :
#~  Read and Save *.txt and *.mat  Data-files easy
#~  功能:读取字符串和文件中的数值数据(浮点数)
#~  主要提供类似matlab中的dlmread和dlmwrite函数
#~  导入scipy中读取和保存matlab的*.mat文件的函数：loadmat和savemat
#~  提供字符串转换为数值数组的函数str2num,str2list
#~  Data: 2013-08-05,星期一
#~  Author:吴徐平
#~  Email:wxp07@qq.com
#~ #----------------------------------------------------------------------
# 读取和保存matlab的*.mat文件
from scipy.io import loadmat
from scipy.io import savemat
#~ #----------------------------------------------------------------------
import numpy
import scipy
#~ #----------------------------------------------------------------------
def str2num(LineString,comment="#"):
    """
    #~ >>>NumArray=str2num(LineString,comment="#")
    #~ 将字符串中的所有非Double类型的字符全部替换成空格
    #~ 以"#"开头注释直至行尾,都被清空
    #~ 返回一维numpy.array数组
    """

    from StringIO import StringIO
    import re,numpy

    NumArray=numpy.empty([0],numpy.float64)
    NumStr=LineString.strip()
    #~ ignore comment string
    for cmt in comment:
        CmtRe=cmt+".*$"
        NumStr=re.sub(CmtRe, " ", NumStr.strip(), count=0, flags=re.IGNORECASE)

    #~ delete all non-number characters,replaced by blankspace.
    NumStr=re.sub("[^0-9.e+-]", " ", NumStr, count=0, flags=re.IGNORECASE)

    #~ Remove incorrect combining-characters for double type.
    NumStr=re.sub("[.e+-](?=s)", " ", NumStr.strip(), count=0, flags=re.IGNORECASE)
    NumStr=re.sub("[.e+-](?=s)", " ", NumStr.strip(), count=0, flags=re.IGNORECASE)
    NumStr=re.sub("[e+-]$", " ", NumStr.strip(), count=0, flags=re.IGNORECASE)
    NumStr=re.sub("[e+-]$", " ", NumStr.strip(), count=0, flags=re.IGNORECASE)

    if len(NumStr.strip())>0:
        StrIOds=StringIO(NumStr.strip())
        NumArray= numpy.genfromtxt(StrIOds)

    return NumArray
#~ #----------------------------------------------------------------------
def file2list(Filename,comment="#",SkipHeadLine=0):
    """
    #~  >>>NumList=file2list(Filename,comment="#",SkipHeadLine=0)
    #~  使用换行符分割字符串
    #~  将字符串中的所有非Double类型的字符全部替换成空格
    #~  以"#"开头注释直至行尾,都被清空
    #~  忽略文件头所有的行数：SkipHeadLine
    #~  将每一行转换成numpy.array数组
    #~  返回numpy.array数组的列表
    #~  注意:每一行的数组中的元素个数可以不一样
    """

    from StringIO import StringIO
    import re,numpy
    file=open(Filename, "r")
    String = file.read()
    file.close()

    NumList=[]
    StringList=String.split("
")#使用换行符分割字符串
    LineNum=0
    for Line in StringList:
        LineNum=LineNum+1
        if (LineNum>SkipHeadLine):
            NumArray=str2num(Line,comment)
            if len(NumArray)>0:
                NumList.append(NumArray)

    return  NumList

#~ #----------------------------------------------------------------------
def str2list(String,comment="#",SkipHeadLine=0):
    """
    #~  >>>NumList=str2list(String,comment="#",SkipHeadLine=0):
    #~  使用换行符分割字符串
    #~  将字符串中的所有非Double类型的字符全部替换成空格
    #~  以"#"开头注释直至行尾,都被清空
    #~  忽略文件头所有的行数：SkipHeadLine
    #~  将每一行转换成numpy.array数组
    #~  返回numpy.array数组的列表
    #~  注意:每一行的数组中的元素个数可以不一样
    """

    from StringIO import StringIO
    import re,numpy

    NumList=[]
    StringList=String.split("
")#使用换行符分割字符串
    LineNum=0
    for Line in StringList:
        LineNum=LineNum+1
        if (LineNum>SkipHeadLine):
            NumArray=str2num(Line,comment)
            if len(NumArray)>0:
                NumList.append(NumArray)

    return  NumList

#~ #----------------------------------------------------------------------
def dlmread(Filename,comment="#",dtype=numpy.float64,SkipHeadLine=0):
    """
    #~  Load Data From Txt-File.
    #~  >>>NumpyArray= dlmread(Filename,comment="#",dtype=numpy.float64,SkipHeadLine=0)
    #~  分隔符默认是:";",",",空格类 (包括	)等等
    #~  以#等开头的被认为是注释,不会被读取
    #~  忽略文件头所有的行数：SkipHeadLine
    #~  Return Value:二维数值数组(numpy.ndarray)
    #~  对文本中数据的排列格式要求最低,且容许出现注释字符,智能化程度最高,但速度较慢
    #~  示例：
    #~  直接读取文件，默认以#等开头的被认为是注释,不会被读取
    #~ >>> x=dlmread(Filename)
    #~  以#！等开头的被认为是注释,不会被读取
    #~ >>> x=dlmread(Filename,comment="#!")
    #~  直接读取文件，指定读取类型
    """

    import numpy
    NumList=file2list(Filename,comment="#",SkipHeadLine=SkipHeadLine)
    #~ 判断NumList是否为空
    if (len(NumList)>0):
        dlsize=[]#每一行数组的大小
        for dL in NumList:
            dlsize.append(dL.size)
         #~ 判断dlsize的列数
        MinColumnSize=min(dlsize)#数组的最大列数
        MaxColumnSize=max(dlsize)#数组的最小列数
        #~ 数组创建和赋值
        NumpyArray=numpy.empty([len(NumList),MinColumnSize],dtype=dtype)

        row=range(0,len(NumList))
        colum=range(0,MinColumnSize)

        for i in row:
            for j in colum:
                NumpyArray[i][j]=NumList[i][j]
    else:
        NumpyArray=[]

    return NumpyArray

#~ #----------------------------------------------------------------------
def dlmwrite(Filename, X, fmt="%16.8e",delimiter=" ", newline="
",header=""):
    """
    #~ Save Data To Txt-File.
    #~ >>> dlmwrite(Filename, X, fmt="%16.8e",delimiter=" ", newline="
",header=""):
    """
    import numpy
    numpy.savetxt(Filename, X, fmt=fmt, delimiter=delimiter, newline=newline,header=header)
    return

#~ #----------------------------------------------------------------------
def tests():
    x=numpy.random.randn(3,4)
    print(x)
    Filename="x.txt"
    header="look at this file"
    dlmwrite(Filename,x,header=header)
    y=dlmread(Filename)
    print(y)
    return  "wlab tests finished!"

#~ #主程序测试
if __name__ == "__main__":
    x=numpy.random.randn(3,4)
    print(x)
    Filename="x.txt"
    header="look at this file"
    dlmwrite(Filename,x,header=header)
    y=dlmread(Filename)
    print(y)