如何在for循环中将多个dat文件加载为独立numpy数组？

方法1：用列表统一存储所有数组 #

适合按文件顺序批量处理数据的场景，每个数组按文件名排序顺序存入列表：

import glob
import numpy as np

filenames = sorted(glob.glob('Mydata*.dat'))
data_list = []  # 初始化空列表存放所有数组

for filename in filenames:
    print(filename)
    data = np.loadtxt(fname=filename, delimiter='\t')
    data_list.append(data)  # 将当前文件的数组添加到列表

# 访问示例：打印第一个文件对应的数组
print(data_list[0])

方法2：用字典关联文件名与对应数组 #

适合需要通过文件名快速定位数据的场景，键为文件名，值为对应数组：

import glob
import numpy as np

filenames = sorted(glob.glob('Mydata*.dat'))
data_dict = {}  # 初始化空字典

for filename in filenames:
    print(filename)
    data = np.loadtxt(fname=filename, delimiter='\t')
    data_dict[filename] = data  # 绑定文件名与数组

# 访问示例：打印指定文件名对应的数组
print(data_dict['Mydata01.dat'])  # 替换为实际存在的文件名

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ABC