Подпрограмма numpy.load
предназначена для загрузки маринованных .npy
или .npz
двоичных файлов, которые можно создать с использованием numpy.save
и numpy.savez
соответственно. Поскольку у вас есть текстовые данные, это не те процедуры, которые вам нужны.
Вы можете загрузить значения через запятую с помощью numpy.loadtxt
.
import numpy as np
mean_data = np.loadtxt("/Users/daydreamer/data/mean", delimiter=',')
Полный пример
Вот полный пример (используя StringIO
для имитации файлового ввода-вывода).
import numpy as np
import StringIO
s = """0,0.104553357966
1,0.213014562052
2,0.280656379048
3,0.0654249076288
4,0.312223429689
5,0.0959008911106
6,0.114207780917
7,0.105294501195
8,0.0900673766572
9,0.23941317105
10,0.0598239513149
11,0.541701803956
12,0.093929580526"""
st = StringIO.StringIO(s)
a = np.loadtxt(st, delimiter=',')
Теперь у нас есть:
>>> a
array([[ 0. , 0.10455336],
[ 1. , 0.21301456],
[ 2. , 0.28065638],
[ 3. , 0.06542491],
[ 4. , 0.31222343],
[ 5. , 0.09590089],
[ 6. , 0.11420778],
[ 7. , 0.1052945 ],
[ 8. , 0.09006738],
[ 9. , 0.23941317],
[ 10. , 0.05982395],
[ 11. , 0.5417018 ],
[ 12. , 0.09392958]])