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

可以使用numpy中的`loadtxt()`函数来读取csv文件。下面是一个简单的例子：

import numpy as np

# 读取csv文件
data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')

# 打印数据
print(data)

这里假设csv文件名为`data.csv`，文件内容以逗号分隔。`loadtxt()`函数会自动将数据转换为numpy数组，并返回该数组。如果csv文件中包含了表头，可以使用`skiprows`参数来跳过表头行，例如：

# 读取csv文件，跳过表头
data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', skiprows=1)

这里的`skiprows`参数指定要跳过的行数，这里设置为1表示跳过第一行。

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。