numpy读入csv波士顿数据集

以下是使用numpy读取波士顿数据集的示例代码：

import numpy as np

# 读取csv文件
data = np.genfromtxt('boston.csv', delimiter=',', skip_header=1)

# 分离特征和标签
X = data[:, :-1]  # 所有行，除了最后一列
y = data[:, -1]  # 所有行，最后一列

# 打印前5个样本的特征和标签
print('X:', X[:5])
print('y:', y[:5])

注意，需要将波士顿数据集的csv文件放在当前工作目录下，或者提供完整的文件路径。在上面的代码中，我们使用`np.genfromtxt()`函数读取csv文件，并使用`delimiter=','`指定分隔符为逗号，`skip_header=1`跳过第一行标题行。然后，我们将特征和标签分别存储在`X`和`y`中。最后，我们打印前5个样本的特征和标签。

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numpy读入波士顿数据集

波士顿房价数据集是一个经典的回归问题数据集，包含了506个样本和13个特征，其中每个样本代表了波士顿地区的一些房屋的信息，目标是预测该地区房屋的中位数价格。在numpy中可以使用loadtxt函数读入波士顿数据集。具体代码如下：

import numpy as np

# 读入数据集
data = np.loadtxt('housing.data')

# 分离特征和标签
X = data[:, :-1]
y = data[:, -1]

# 打印数据集形状
print('数据集形状：', X.shape, y.shape)

在上面的代码中，先使用numpy的loadtxt函数读入housing.data文件，将所有样本和特征存储在一个二维数组中。然后通过切片操作将特征和标签分离出来，其中X代表特征，y代表标签。最后打印数据集的形状，可以看到X有506行和13列，y有506个元素。

numpy 读取csv数据

可以使用numpy中的genfromtxt函数来读取csv数据。具体步骤为：

1. 导入numpy模块，例如import numpy as np
2. 使用genfromtxt函数读取csv数据，例如data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',')

其中，'data.csv'是csv文件的路径，delimiter=','表示以逗号为分隔符。

如果csv文件中含有字符串等非数字类型的数据，可以使用dtype参数指定相应的数据类型，例如：

data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',', dtype=[('name', 'S10'), ('age', 'i4'), ('weight', 'f8')])

这样可以按照csv文件中每一列不同的数据类型读取数据。