Python读入数据 （Numpy）

Python读入数据的方式有很多种，其中使用Numpy库可以更方便地读入和处理各种数据。Numpy是一个Python科学计算库，用于处理大规模数组和矩阵运算。以下是使用Numpy读取数据的方法：

1. 读取txt文件
可以使用loadtxt函数读取txt格式的数据，该函数可以自动将txt文件中的数据转化为Numpy数组。例如：

import numpy as np
data = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',')

其中，delimiter参数指定数据的分隔符。

2. 读取csv文件
使用Numpy库也可以读取csv格式的数据。可以使用genfromtxt函数，该函数可以自动处理缺失值。例如：

import numpy as np
data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',', skip_header=1, filling_values=0)

其中，skip_header参数指定跳过csv文件的第一行，filling_values参数指定缺失值的填充值。

3. 读取Excel文件
虽然Numpy库不能直接读取Excel文件，但是可以使用pandas库将Excel文件转化为DataFrame，然后再转化为Numpy数组。例如：

import pandas as pd
data = pd.read_excel('data.xlsx')
data = data.values

相关问题

python中使用numpy来读入由numpy数组输出的txt文件

可以使用numpy中的`loadtxt()`函数来读取由numpy数组输出的txt文件。

例如，如果你的numpy数组被保存在一个名为`output.txt`的txt文件中，可以使用以下代码来读取：

import numpy as np

# 读取txt文件
data = np.loadtxt('output.txt')

# 打印读取的数组
print(data)

如果你的txt文件中包含了多个数组，则可以使用`loadtxt()`函数的参数来指定要读取的数组的位置和格式。例如，如果你要读取第二个数组，则可以使用以下代码：

import numpy as np

# 读取txt文件中的第二个数组
data = np.loadtxt('output.txt', delimiter=',', skiprows=1)

# 打印读取的数组
print(data)

其中，`delimiter`参数用来指定数组元素之间的分隔符，`skiprows`参数用来指定要跳过的行数，这里设为1是因为第一个数组的元素个数比较少，需要跳过。

python 读入数据

在Python中读取数据有多种方法。其中一种是使用NumPy库的loadtxt()、load()和fromfile()方法。loadtxt()方法用于读取txt文本、csv文件以及.gz或.bz2格式压缩文件，前提是文件数据每一行必须要有数量相同的值。load()方法用于读取Numpy专用的二进制数据，可以从npy、npz、pickle文件加载数组或pickled对象数组、元组、字典等。fromfile()方法用于读取简单的文本、二进制数数据。