from numpy import loadtxt from numpy import max from numpy import min转换为pandas

import pandas as pd

# 从文本文件读取数据
data = pd.read_csv('filename.txt', delimiter='\t')

# 使用 pandas 方法计算最大值和最小值
max_value = data.max()
min_value = data.min()

相关问题

用 Numpy 读取 csv 数据中的 鸢尾花数据，并打印查看数据信息。 主要步骤： （1）用 numpy 的 loadtxt 文件读取方法加载并查看 iris.csv 3、用 Numpy（亦可用 Pandas）将读取的数据按鸢尾花类别进行 划分。主要步骤： （1）读取 iris.csv 中的数据，并将最后一列中的鸢尾花种类进 行划分 （2）将划分好的数据分配到不同子集（或直接切片使用） 4、以前三个数据属性【花萼长度 花萼宽度 花瓣长度】为三个 轴，用 Matplotlib 创建 3D 画布，并将上述鸢尾花类别的数据画到子 图中。主要步骤： （1）创建画布，为三个轴分配属性名称 （2）将读取数据到的数据按类别 （3）用不同的颜色区分三种鸢尾花数据 ，其中iris.csv中有setosa这样的字母

以下是用 Numpy 读取 csv 数据中的鸢尾花数据，并打印查看数据信息的代码：

import numpy as np

# 加载 iris.csv 文件
data = np.loadtxt('iris.csv', delimiter=',', skiprows=1, usecols=(0, 1, 2, 3))

print('数据信息：')
print('数据类型：', type(data))
print('数据形状：', data.shape)
print('数据前5行：\n', data[:5])

输出结果为：

数据信息：
数据类型： <class 'numpy.ndarray'>
数据形状： (150, 4)
数据前5行：
 [[5.1 3.5 1.4 0.2]
  [4.9 3.  1.4 0.2]
  [4.7 3.2 1.3 0.2]
  [4.6 3.1 1.5 0.2]
  [5.  3.6 1.4 0.2]]

以下是将读取的数据按鸢尾花类别进行划分的代码：

# 加载 iris.csv 文件
data = np.loadtxt('iris.csv', delimiter=',', skiprows=1, usecols=(0, 1, 2, 3))

# 将最后一列中的鸢尾花种类进行划分
labels = np.genfromtxt('iris.csv', delimiter=',', skip_header=1, usecols=4, dtype=str)

# 将划分好的数据分配到不同子集
setosa = data[labels == 'setosa']
versicolor = data[labels == 'versicolor']
virginica = data[labels == 'virginica']

print('setosa 数据信息：')
print('数据类型：', type(setosa))
print('数据形状：', setosa.shape)
print('数据前5行：\n', setosa[:5])
print('\nversicolor 数据信息：')
print('数据类型：', type(versicolor))
print('数据形状：', versicolor.shape)
print('数据前5行：\n', versicolor[:5])
print('\nvirginica 数据信息：')
print('数据类型：', type(virginica))
print('数据形状：', virginica.shape)
print('数据前5行：\n', virginica[:5])

输出结果为：

setosa 数据信息：
数据类型： <class 'numpy.ndarray'>
数据形状： (50, 4)
数据前5行：
 [[5.1 3.5 1.4 0.2]
  [4.9 3.  1.4 0.2]
  [4.7 3.2 1.3 0.2]
  [4.6 3.1 1.5 0.2]
  [5.  3.6 1.4 0.2]]

versicolor 数据信息：
数据类型： <class 'numpy.ndarray'>
数据形状： (50, 4)
数据前5行：
 [[7.  3.2 4.7 1.4]
  [6.4 3.2 4.5 1.5]
  [6.9 3.1 4.9 1.5]
  [5.5 2.3 4.  1.3]
  [6.5 2.8 4.6 1.5]]

virginica 数据信息：
数据类型： <class 'numpy.ndarray'>
数据形状： (50, 4)
数据前5行：
 [[6.3 3.3 6.  2.5]
  [5.8 2.7 5.1 1.9]
  [7.1 3.  5.9 2.1]
  [6.3 2.9 5.6 1.8]
  [6.5 3.  5.8 2.2]]

以下是以前三个数据属性【花萼长度 花萼宽度 花瓣长度】为三个轴，用 Matplotlib 创建 3D 画布，并将上述鸢尾花类别的数据画到子图中的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 加载 iris.csv 文件
data = np.loadtxt('iris.csv', delimiter=',', skiprows=1, usecols=(0, 1, 2))

# 将最后一列中的鸢尾花种类进行划分
labels = np.genfromtxt('iris.csv', delimiter=',', skip_header=1, usecols=4, dtype=str)

# 创建画布，为三个轴分配属性名称
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.set_xlabel('花萼长度')
ax.set_ylabel('花萼宽度')
ax.set_zlabel('花瓣长度')

# 用不同的颜色区分三种鸢尾花数据 
ax.scatter(setosa[:, 0], setosa[:, 1], setosa[:, 2], c='r', label='setosa')
ax.scatter(versicolor[:, 0], versicolor[:, 1], versicolor[:, 2], c='g', label='versicolor')
ax.scatter(virginica[:, 0], virginica[:, 1], virginica[:, 2], c='b', label='virginica')

# 显示图例
plt.legend()

# 显示图像
plt.show()

输出结果为：


数据分析中，怎么使用numpy pandas matplotlib 读取txt 文件

在数据分析中，通常你会使用Python的一些库来处理数据，如NumPy用于数值计算、Pandas用于数据操作和清洗，而Matplotlib则用于数据可视化。对于读取txt文件，这三者可以协同工作。

1. **使用NumPy**：

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

`np.loadtxt()`函数将文本文件转换成NumPy数组。

2. **使用Pandas**：

   import pandas as pd
   df = pd.read_csv('file.txt', delimiter='\t' if '\t' in file else ',')  # 如果txt文件是以逗号或制表符分隔值，这里指定分隔符

`pd.read_csv()`用于读取CSV格式的数据，如果txt不是标准的csv格式，需要指定分隔符。

3. **使用Matplotlib**：
Matplotlib主要用于数据可视化，例如创建散点图或直方图，它本身并不能直接读取txt文件。但在进行绘图之前，你需要先通过上述方法获取到数据。

注意，读取txt文件时，如果你不知道文件的具体格式（比如是逗号分隔值、制表符分隔还是固定宽度），可能需要尝试不同的分隔符或查看文件的第一行确定格式。