python中load函数怎么用(load函数什么意思)
python3.0怎么用json从文件解析
1、说明：
python3通过json模块load函数来解析文件。
2、代码示例：
首先编写一个json文件j.txt,内容如下：
{"errno":1,"errmsg":"操作成功！","data":[]}
python代码如下：
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import json
with open('j.txt', 'r') as fr:
o = json.load(fr)
print(o['errno'])
print(o['errmsg'])
print(len(o['data']))
输出如下：
1
操作成功！
3、函数说明：
load(fp, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)
反序列化fp（一个.read（）包含 - 支持类文件对象一个JSON文件），以一个Python对象。
object_hook是将与被调用的可选功能任何对象文本解码（一个``dict``）的结果。返回值object_hook将用来代替dict。此功能可用于实现自定义解码器（例如JSON-RPC级提示）。
object_pairs_hook是将与被调用的可选功能任何对象的结果与对的有序列表字面解码。该的返回值object_pairs_hook将用来代替dict。
此功能可用于实现依赖于定制解码器命令该键和值对被解码（例如，collections.OrderedDict会记得插入的顺序）。如果object_hook也定义了object_pairs_hook优先。
要使用自定义JSONDecoder子类，与cls指定它kwarg;否则JSONDecoder使用。
4、其它说明：
也可以使用json.loads函数来直接处理字符串，方法如下：
o=json.loads('{"errno":0,"errmsg":"操作成功！","data":[]}')
python numpy 使用 loadtxt读取txt文件的内容，txt文件跟要执行的py文件在
a = np.arange(8)
np.savetxt('a.txt',a)
这样就会在工作目录下生成存有a数据的文件a.txt
然后读取就行了，如
b=loadtxt('a.txt')
这里都是在同一目录下进行的，如果是在别的文件夹，修改引号内的路径就行了
python3中如何用load_data()加载文件？
def load_data()括号里应该写形参的名字，比如def load_data(filePath)；
load_data函数内的open的参数也应该是open(filePath,encoding="UTF-8")
dataset=load_data()括号中写需要解析的文件路径
学习python中，pickle.load（）的使用问题
我没有用过pickle模块，从上面的错误来看，问题是出new_man = pickle.load(man_file)这里。
你捕获的两个异常都没有进去，那么你可以再加一段异常捕获，看看具体的错误是什么。
except Exception,e:
print e
python如何判读一个图像数组里都是0
可以使用 Python Image Library 做，load() 函数会返回一个对象，这个对象我们可以把它当作一个二维数组对待，而数组中存放的就是点的 RGB 值，可以很容易地访问到任何像素点的 RGB 值：
from PIL import Image
# 可以支持很多种图片格式.
im = Image.open("your_picture.jpg")
pix = im.load()
# 获得图片的尺度，可以用于迭代
print im.size
# 获得某个像素点的 RGB 值，像素点坐标由 [x, y] 指定
print pix[x,y]
# 设置 [x, y] 点的 RGB 的值为 value
pix[x,y] = value
如何读取mat文件 python
一、mat文件
mat数据格式是Matlab的数据存储的标准格式。在Matlab中主要使用load()函数导入一个mat文件，使用save()函数保存一个mat文件。对于文件
load('data.mat')
save('data_1.mat','A')
其中，'A'表示要保存的内容。
二、python中读取mat文件
在python中可以使用scipy.io中的函数loadmat()读取mat文件，函数savemat保存文件。
1、读取文件
如上例：
#coding:UTF-8
import scipy.io as scio
dataFile = 'E://data.mat'
data = scio.loadmat(dataFile)
注意，读取出来的data是字典格式，可以通过函数type(data)查看。
print type(data)
结果显示
type 'dict'
找到mat文件中的矩阵：
print data['A']
结果显示
[[ 0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0.
0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0.
。。。。。。。。。。。
0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0.
0.36470588 ?0.90196078 ?0.99215686 ?0.99607843 ?0.99215686 ?0.99215686
0.78431373 ?0.0627451 ? 0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0.
0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0.
。。。。。。。。。。。。
0.94117647 ?0.22745098 ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0.
0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0.
0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0.
0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0.30196078
。。。。。。。
0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0.
0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ?]]
格式为：
type 'numpy.ndarray'
即为numpy中的矩阵格式。
2、保存文件
将这里的data['A']矩阵重新保存到一个新的文件dataNew.mat中：
dataNew = 'E://dataNew.mat'
scio.savemat(dataNew, {'A':data['A']})