Python 并没有提供数组功能，虽然列表 (list) 可以完成基本的数组功能，但它并不是真正的数组，而且在数据量较大时，使用列表的速度就会慢的让人难受。为此，Numpy 提供了真正的数组功能，以及对数据快速处理的函数。Numpy 还是很多更高级的扩展库的依赖库，例如： Scipy，Matplotlib，Pandas等。此外，值得一提的是：Numpy 内置函数处理数据的速度是 C 语言级别的，因此编写程序时，应尽量使用内置函数，避免出现效率瓶颈的现象。一切计算源于数据，那么我们就来看一看Numpy.genfromtxt 如何优雅的处理数据。

官方文档

Enthought offical tutorial: numpy.genfromtxt

A very common file format for data file is comma-separated values (CSV), or related formats such as TSV (tab-separated values). To read data from such files into Numpy arrays we can use the numpy.genfromtxt function.

案例说明

我们以数字示波器采集的实验产生的三角波 (triangular waveform) 为例，它是包含数据信息的表头，以 .txt 格式存储的文本文件。

Type:          raw
Points:        16200
Count:         1
...
X Units:       second
Y Units:       Volt
XY Data:
2.4000000E-008, 1.4349E-002
2.4000123E-008, 1.6005E-002
2.4000247E-008, 1.5455E-002
2.4000370E-008, 1.5702E-002
2.4000494E-008, 1.5147E-002
...

之前，在Python科学计算——File I/O中提到了两种方法读取上述的数据，它们共同点是将数据存储在列表中，正如开头所说，列表在处理大量数据时是非常缓慢的。那么，我们就来看一看 numpy.genfromtxt 如何大显身手。

代码示例

为了得到我们需要的有用数据，我们有两个硬的要求： (1) 跳过表头信息；(2) 区分横纵坐标。

import numpy as np
data = np.genfromtxt(\'waveform.txt\',delimiter=\',\',skip_header=18)

delimiter: the str used to separate data. 横纵坐标以 \’,\’ 分割，因此给 delimiter 传入 \’,\’。skip_header: the number of lines to skip at the beginning of the file. 有用数据是从19行开始的，因此给 skip_header 传入 18。

print data[0:3,0], data[0:3,1]

因为读入的是二维数据，因此利用 numpy 二维数据的切片方式 (Index slicing) 输出各自的前三个数据验证是否读取正确：

[  2.40000000e-08   2.40001230e-08   2.40002470e-08]
[ 0.014349  0.016005  0.015455]

对数据进行归一化处理后，调用 Matplotlib 画图命令，就可得到图像如下：

import matplotlib.pyplot as plt
fig, axes = plt.subplots(figsize=(8,6))
axes.plot(x, y, \'r\', linewidth=3)
axes.set_xlabel(\'Time(ps)\')
axes.set_ylabel(\'Amplitude[a.u.]\')
fig.savefig(\"triangular.png\", dpi=600)

triangular waveform

补充

numpy.genformtxt( ) 函数提供了众多的入参，实现不同格式数据的读取，详情可参考：numpy.genfromtxt
此外，numpy 中还提供了将数据存储为 CSV 格式的函数 numpy.savetxt( )，详情可参考：numpy.savetxt

Stay hungry, Stay foolish. — Steve Jobs