numpy方式读取CSV数据

可以使用numpy的loadtxt函数来读取CSV数据。以下是一个例子：

import numpy as np

data = np.loadtxt("file.csv", delimiter=",", skiprows=1)

print(data)

这个例子中，我们读取了名为"file.csv"的文件，它是以逗号为分隔符的CSV文件。skiprows=1参数告诉loadtxt函数跳过标题行。读取的数据被存储在一个numpy数组中。

相关问题

numpy怎么读取csv文件

要使用NumPy读取csv文件，可以使用loadtxt()函数。以下是一个简单的例子：

import numpy as np

data = np.loadtxt('file.csv', delimiter=',', skiprows=1)

print(data)

在这个例子中，我们首先导入NumPy库。然后，我们使用loadtxt()函数加载名为“file.csv”的文件，并将分隔符设置为逗号。skiprows=1参数告诉函数跳过文件的第一行（通常是标题行）。最后，我们将结果存储在名为data的变量中，并打印输出。

numpy如何读取csv文件

NumPy可以使用`numpy.genfromtxt()`函数读取CSV文件。该函数可以读取各种文本文件，例如CSV（逗号分隔值）文件，TSV（制表符分隔值）文件等等。该函数的用法如下：

import numpy as np

data = np.genfromtxt('filename.csv', delimiter=',', skip_header=1)

其中，`filename.csv`是要读取的CSV文件名，`delimiter`参数指定了CSV文件中的分隔符，例如逗号、制表符等。`skip_header`参数指定要跳过的行数，例如上面代码中的`skip_header=1`表示跳过CSV文件的第一行。

如果CSV文件中包含字符串或其他非数字数据，可以使用`dtype`参数指定读取的数据类型。例如：

data = np.genfromtxt('filename.csv', delimiter=',', skip_header=1, dtype=str)

如果CSV文件中包含缺失数据，可以使用`missing_values`参数指定缺失数据的字符串表示，例如：

data = np.genfromtxt('filename.csv', delimiter=',', skip_header=1, missing_values='NA')

以上是`numpy.genfromtxt()`函数的基本用法，更多高级用法可以参考NumPy官方文档。