Как импортировать данные из разных типов из массива в массив Python Numpy?

Скажем, у меня есть файл myfile.txt, содержащий:

1   2.0000  buckle_my_shoe
3   4.0000  margery_door

Как импортировать данные из файла в массив numpy как int, float и string?

Я собираюсь получить:

array([[1,2.0000,"buckle_my_shoe"],
[3,4.0000,"margery_door"]])

Я играл со следующим безрезультатным:

a = numpy.loadtxt('myfile.txt',dtype=(numpy.int_,numpy.float_,numpy.string_))

EDIT: Другой подход может заключаться в использовании типа ndarray и последующем преобразовании.

b = numpy.loadtxt('myfile.txt',dtype=numpy.ndarray)

    array([['1', '2.0000', 'buckle_my_shoe'],
       ['3', '4.0000', 'margery_door']], dtype=object)

Ответ 1

Используйте numpy.genfromtxt:

import numpy as np
np.genfromtxt('filename', dtype= None)
# array([(1, 2.0, 'buckle_my_shoe'), (3, 4.0, 'margery_door')], 
#       dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<f8'), ('f2', '|S14')])

Ответ 2

Pandas может сделать это за вас. Документы для функции, которую вы можете использовать, здесь.

Предполагая, что ваши столбцы разделены на вкладку, это должно сделать трюк (адаптированный из этого вопроса):

df = DataFrame.from_csv('myfile.txt', sep='\t')
array = df.values # the array you are interested in