python读取array
时间: 2023-08-18 22:05:46 浏览: 35
在Python中读取数组可以使用numpy库的array函数。首先,需要导入numpy库,然后使用array函数将列表转换为数组。以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
arr = np.array(\[1, 2, 3, 4, 5\])
print(arr)
```
这段代码将列表\[1, 2, 3, 4, 5\]转换为一个numpy数组,并将其打印出来。你可以根据需要修改列表中的元素。请注意,你需要确保已经安装了numpy库。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python获取array中指定元素的示例](https://blog.csdn.net/weixin_39828338/article/details/110063216)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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在Python中,使用NumPy库的Masked Array可以处理缺失值数据。读取Masked Array的方法与读取普通的NumPy Array类似,但需要注意的是,在读取Masked Array时需要考虑缺失值的情况。以下是一个简单的示例:
```python
import numpy as np
from numpy import ma
# 创建一个Masked Array
x = np.array([1, 2, -1, 4])
m = ma.masked_array(x, mask=[0, 0, 1, 0])
# 读取Masked Array的值
print(m[0]) # 输出1
print(m[2]) # 输出--
print(m.data) # 输出[1 2 -1 4]
print(m.mask) # 输出[False False True False]
```
在上面的示例中,我们首先使用NumPy中的`ma.masked_array()`函数创建了一个Masked Array,其中第三个元素是缺失值。然后,我们可以使用方括号`[]`来读取Masked Array中的值,如果读取到了缺失值,则会输出`--`。同时,我们还可以使用`m.data`和`m.mask`分别读取Masked Array中的数据和掩码。
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以下是将csv文件转换为numpy数组格式的Python代码示例:
```python
from numpy import genfromtxt
# 读取csv文件并将其转换为numpy数组
data = genfromtxt('housing.csv', delimiter=',', skip_header=True)
# 打印数组
print(data)
```
在这个示例中,我们使用了numpy库中的`genfromtxt()`函数来读取csv文件并将其转换为numpy数组。`delimiter`参数指定了csv文件中的分隔符,`skip_header`参数指定了是否跳过csv文件的第一行(通常是标题行)。最后,我们将转换后的数组存储在`data`变量中,并使用`print()`函数将其打印出来。