如何使用 NumPy 从文件中读取复数？

我需要读取以下格式的复数列：

# index; (real part, imaginary part); (real part, imaginary part) 

  1              (1.2, 0.16)                  (2.8, 1.1)
  2              (2.85, 6.9)                  (5.8, 2.2)

NumPy 似乎非常适合读取只有一个分隔符的数据列，但括号似乎破坏了任何使用的尝试numpy.loadtxt().

有没有一种巧妙的方法可以使用 Python 读取文件，或者最好只是读取文件，删除所有括号，然后将其输入 NumPy？

这需要对数千个文件完成，所以我想要一种自动化的方式，但也许 NumPy 无法做到这一点。

这是比@Jeff的答案更直接的方式，告诉loadtxt使用辅助函数将其直接加载到复杂数组中parse_pair那个地图(1.2,0.16) to 1.20+0.16j:

>>> import re
>>> import numpy as np

>>> pair = re.compile(r'\(([^,\)]+),([^,\)]+)\)')
>>> def parse_pair(s):
...    return complex(*map(float, pair.match(s).groups()))

>>> s = '''1 (1.2,0.16) (2.8,1.1)
2 (2.85,6.9) (5.8,2.2)'''
>>> from cStringIO import StringIO
>>> f = StringIO(s)

>>> np.loadtxt(f, delimiter=' ', dtype=np.complex,
...            converters={1: parse_pair, 2: parse_pair})
array([[ 1.00+0.j  ,  1.20+0.16j,  2.80+1.1j ],
       [ 2.00+0.j  ,  2.85+6.9j ,  5.80+2.2j ]])

或者在熊猫中：

>>> import pandas as pd
>>> f.seek(0)
>>> pd.read_csv(f, delimiter=' ', index_col=0, names=['a', 'b'],
...             converters={1: parse_pair, 2: parse_pair})
             a           b
1  (1.2+0.16j)  (2.8+1.1j)
2  (2.85+6.9j)  (5.8+2.2j)