Python でテキスト ファイルをリストに読み込む方法 (例あり)

Python のリストにテキスト ファイルを読み込むには、次の 2 つの方法のいずれかを使用できます。

方法 1: open() を使用する

 #define text file to open
my_file = open(' my_data.txt ', ' r ')

#read text file into list
data = my_file. read ()

方法 2:loadtxt() を使用する

 from numpy import loadtxt

#read text file into NumPy array
data = loadtxt(' my_data.txt ')

次の例は、各メソッドを実際に使用する方法を示しています。

例 1: open() を使用してテキスト ファイルをリストに読み取る

次のコードは、 open()関数を使用して、 my_data.txtというテキスト ファイルを Python のリストに読み取る方法を示しています。

 #define text file to open
my_file = open(' my_data.txt ', ' r ')

#read text file into list 
data = my_file. read ()

#display content of text file
print (data)

4
6
6
8
9
12
16
17
19

例 2:loadtxt() を使用してテキスト ファイルをリストに読み取る

次のコードは、NumPy loadtxt()関数を使用して、 my_data.txtというテキスト ファイルを NumPy 配列に読み取る方法を示しています。

 from numpy import loadtxt

#import text file into NumPy array
data = loadtxt(' my_data.txt ')

#display content of text file
print (data)

[4. 6. 6. 8. 9. 12. 16. 17. 19.]

#display data type of NumPy array
print ( data.dtype )

float64

loadtxt()を使用する利点は、テキスト ファイルをインポートするときにdtype引数を使用してデータ型を指定できることです。

たとえば、NumPy 配列にインポートするテキスト ファイルを整数として指定できます。

 from numpy import loadtxt

#import text file into NumPy array as integer
data = loadtxt(' my_data.txt ', dtype=' int ')

#display content of text file
print (data)

[4 6 6 8 9 12 16 17 19]

#display data type of NumPy array
print ( data.dtype )

int64

注: ここで、 loadtxt()関数の完全なドキュメントを見つけることができます。

追加リソース

次のチュートリアルでは、Python で他のファイルを読み取る方法を説明します。

NumPyでCSVファイルを読み取る方法
PandasでCSVファイルを読み取る方法
Pandasでテキストファイルを読み取る方法