pandas numpy csv中每一行第二、第四、第六个数按行输入至数组

可以使用 Pandas 和 Numpy 库来读取 CSV 文件并将每一行的第二、第四、第六个数按行输入至数组中。

首先，使用 Pandas 库的 `read_csv()` 函数来读取 CSV 文件并将其转换为 Pandas DataFrame 对象：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv')

然后，使用 Pandas DataFrame 对象的 `iloc[]` 方法来获取每一行的第二、第四、第六个数。`iloc[]` 方法接受两个参数，第一个参数指定行索引，第二个参数指定列索引，索引从 0 开始。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv')

# 获取每一行的第二、第四、第六个数
arr = df.iloc[:, [1, 3, 5]].values

最后，使用 Numpy 库的 `array()` 函数将 Pandas DataFrame 对象转换为 Numpy 数组。

完整代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('file.csv')

# 获取每一行的第二、第四、第六个数
arr = df.iloc[:, [1, 3, 5]].values

# 将 Pandas DataFrame 对象转换为 Numpy 数组
arr = np.array(arr)

print(arr)