将带有 x,y,z 坐标的巨大 txt 文件转换为 np.arrays答案

【问题标题】：Converting huge txt-file with x,y,z coordinates to np.arrays将带有 x,y,z 坐标的巨大 txt 文件转换为 np.arrays
【发布时间】：2020-01-17 00:28:19
【问题描述】：

所以我有一个巨大的 .txt 文件，其中包含大约 4 000 000 个坐标，格式如下：

315987 5587999 718.80
315988 5587999 718.87
315989 5587999 719.03
315990 5587999 718.94
315991 5587999 718.97
...

所以我现在的任务是使用 python 脚本从这个 txt 文件中读取这些坐标，并将每个轴的数据存储在一个元组（np 数组）中，这样我就可以在元组上使用像 np.flatten 这样的方法。

对于这个任务，我在 stackoverflow 上找到了很多答案，但不知何故有点令人困惑，我无法按照自己的意愿实现它。

这是我的代码：

def get_stl():

with open('test.txt') as f:
    for line in f:
        x, y, z = (float(a) for a in line.split())

    X, Y = np.meshgrid(x, y, z)
    Z = z;
    return X, Y, Z

x, y, z = get_stl()

xyz = np.zeros(shape=(x.size, 3))
xyz[:, 0] = x.flatten()
xyz[:, 1] = y.flatten()
xyz[:, 2] = z.flatten()

所以很明显z.flatten() 无法执行，因为我没有将 z 读为 np.array。

我的问题是如何正确读取那个大的 txt.file，尤其是 z 坐标。

谢谢！

编辑：

我不想使用 CSV，因为它会占用内存

【问题讨论】：

这能回答你的问题吗？ How do I read CSV data into a record array in NumPy?
将您的 txt 视为 csv 文件（以空格作为分隔符），然后再次检查 SO。或者你可以检查一下：riptutorial.com/numpy/example/22990/reading-csv-files
对于元组（np-array）中的每个轴，所以我可以在元组上使用 np.flatten 之类的方法。 你能扩展一下吗，我不确定我理解正确。
@AMC 如你所见，我在每个元组（最后三行）上使用 np 方法 flatten()
@SamuelDressel 我的意思是你想做什么，你想要的输出是什么，它有什么用？

标签： python arrays numpy tuples

【解决方案1】：

import numpy as np
data = np.genfromtxt('test.txt', delimiter=' ')

array([[3.159870e+05, 5.587999e+06, 7.188000e+02],
       [3.159880e+05, 5.587999e+06, 7.188700e+02],
       [3.159890e+05, 5.587999e+06, 7.190300e+02],
       [3.159900e+05, 5.587999e+06, 7.189400e+02],
       [3.159910e+05, 5.587999e+06, 7.189700e+02]])

【讨论】：

嗯，我有点想访问每个坐标
@SamuelDressel 你什么意思？我觉得这个解决方案很好。