``` # 原始价格数据(每5分钟一个值) original_price = np.array([...]) # 用实际数据填充 ```数据保存在charge.csv文件中的charge_price列中，修改代码导入数据到original_charge_load中

要将保存在CSV文件`charge.csv`中的`charge_price`列数据导入到名为`original_price`的NumPy数组中，首先你需要读取这个CSV文件并提取所需的数据。这里是一个简单的Python代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('charge.csv')

# 提取'charge_price'列
original_price = data['charge_price'].values

# 如果你想要确保数据类型是数值型，可以在提取后进行转换
if not all(isinstance(price, (int, float)) for price in original_price):
    original_price = original_price.astype(float)

original_price  # 这里显示的是导入后的原始价格数据

在这个例子中，我们使用pandas库的`read_csv()`函数读取CSV文件，然后选择`charge_price`列并将其转换为NumPy数组（如果需要的话）。

相关问题

orininal_h = np.array(image).shape[0]

这行代码是将图像转换为numpy数组，然后使用numpy中的shape属性获取该数组的形状，并取该形状元组的第一个元素，即图像的高度（以像素为单位），然后将其赋值给变量original_h。如果变量image是一个图像文件的路径字符串，则可以使用Pillow库中的Image模块来打开图像文件，然后将其转换为numpy数组。例如，以下代码可以打开一个名为image.jpg的图像文件，并将其转换为numpy数组：

from PIL import Image
import numpy as np

# 打开图像文件
image = Image.open('image.jpg')

# 转换为numpy数组
image_array = np.array(image)

# 获取高度
original_h = image_array.shape[0]

ori_img = np.array(original_img)如何将ori_img转换会原来的图片格式

这是一个关于Python代码的问题，可以使用以下代码将ori_img转换回原来的图片格式：

original_img = Image.fromarray(ori_img)

其中，需要先导入Python中的Image库，即：

from PIL import Image

希望我的回答对您有所帮助。