Python 3.x 将数据读入两个单独的列表

我刚开始学习python，想知道如何将一组点读入两个不同的列表（比如p和q）

我想要像这样的东西

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p=[1.0,2.0,6.0,14.0]

和

q=[4.0,3.0,5.0,3.0]

最简单的方法是：

lines =  open('your_file.txt').read().splitlines()
p = [line.split(',')[0] for line in lines]
q = [line.split(',')[1] for line in lines]

尽管语法可读性很高，但不建议像这样进行迭代，因为这样做效率不高。一次过在线路上循环将是一个良好的开端：

for line in open('your_file.txt').read().splitlines():
    p.append(line.split(',')[0])
    q.append(line.split(',')[1])

但是，如果您想使用可读性较差但效率较高且可扩展的oneliner，请参阅：

p,q = map(list,zip(*[line.split(',') for line in open('your_file.txt').read().splitlines()]))

计时：（将您的文件放大到其数据的30倍）

返回：

151µs±19µs/循环（7次运行的平均值±标准偏差，每个循环10000次）

二,

返回：

149µs±47.1µs/循环（7次运行的平均值±标准偏差，每个循环10000次）

三,

返回：

105µs±2.54µs/循环（7次运行的平均值±标准偏差，每个循环10000次）

虽然numpy和其他库可能是一个更快的选择，如果您有很多操作，但在像这样的简单情况下，它们将花费您更多，而不是任何效率，因为它们不打算用于这样简单的任务：

%%timeit
f = np.loadtxt('your_file.txt', delimiter=',')
p, q = f[:,0], f[:,1] 
p,q

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返回：

920µs±38.9µs/循环（7次运行的平均值±标准偏差，每个循环1000次）

这里是一种替代单线解决方案。

.T

转换由

np.loadtxt

返回的数组，以便您可以将其解压为两个（或txt文件中的任意列数）

将numpy导入为np
p、 q=np.loadtxt（'data.txt'，分隔符='，'）.T

数据文件定义为

1.0,4.0
2.0,3.0
6.0,5.0
14.0,3.0

编辑

我最近在中发现，您还可以将

unpack

关键字设置为

True

，以便以更简洁的方式执行相同的操作：

p，q=np.loadtxt（'data.txt'，分隔符='，'，unpack=True）

数据表的数据结构是什么？它是数据帧吗？或numpy数组？第二个列表中的每个数字后面都会出现一个“\n”。有没有办法解决这些问题？事实上，这是做同样事情最昂贵的方法，而不是最简单的方法。为什么在读取完整数据后需要对其进行两次迭代？这种解决方案效率很低。如果要读取行，则只需一次性将值附加到p和q上即可。另外，由于变量名中存在错误，代码无法运行。@amitmishra请不要将效率低下且有错误的答案标记为正确答案。其他寻找类似问题的SO用户最终得到了糟糕的解决方案，SO的整体质量受到影响。感谢Akshey指出！我更新了我的答案！

%%timeit
for line in open('your_file.txt').read().splitlines():
    p.append(line.split(',')[0])
    q.append(line.split(',')[1])

%%timeit
p,q = map(list,zip(*[line.split(',') for line in open('your_file.txt').read().splitlines()]))

%%timeit
f = np.loadtxt('your_file.txt', delimiter=',')
p, q = f[:,0], f[:,1] 
p,q

1.0,4.0
2.0,3.0
6.0,5.0
14.0,3.0