如何用numpy中获取外部csv文件

在NumPy中，虽然主要专注于数值计算，但它并不直接提供读取CSV文件的功能。但你可以使用NumPy的姐妹库Pandas（pandas.read_csv）或内置的csv模块来读取CSV文件，然后转换为NumPy数组。下面是使用这两种方法的示例：

1. 使用Pandas:

import pandas as pd

# 加载CSV文件
data = pd.read_csv('filename.csv')

# 将DataFrame转换为NumPy数组（如果数据适合）
numpy_array = data.values

2. 使用csv模块（适用于简单的二维数据）:

import csv
import numpy as np

with open('filename.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    headers = next(reader)  # 忽略表头
    numpy_array = np.array([row for row in reader])

在这个例子中，`numpy_array`将是一个二维的NumPy数组。

如果你的数据结构更复杂，可能需要先处理数据再转换成NumPy数组，例如如果有列名、分隔符不同等情况。

相关问题

pandas和numpy版本对应表numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96 from C header, got 88 from PyObject

这个问题是在讨论Python的数据处理库pandas和其底层依赖numpy之间的兼容性问题。`numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility`这样的错误通常发生在升级了numpy库到一个新的版本后，因为新版本改变了数据类型的存储结构，导致之前的二进制文件或内存布局无法匹配新的预期大小。

`Expected 96 from C header, got 88 from PyObject`表明预期从C头文件得到的数据类型大小是96字节，但实际上从PyObject那里获取的是88字节。这可能是由于numpy更新后的某些数据类型定义变得更小了。

解决这个问题的一般步骤包括：

1. 确认你正在使用的pandas和numpy版本是否兼容。有时，降级其中一个库到旧版本可以解决问题。
2. 如果你在读取外部数据，尝试使用`np.load`或`pd.read_csv`等函数的`allow_pickle=False`选项，避免加载pickle文件，它们可能会保留旧版本的numpy结构。
3. 更新你的代码，使其适应新版本numpy的数据结构，比如改变对数组的操作方式。