numpy读取csv，不使用loadtxt

可以使用numpy中的genfromtxt函数来读取csv文件，示例如下：

import numpy as np

# 读取csv文件
data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',', skip_header=1)

# 打印读取结果
print(data)

在上述代码中，genfromtxt函数接受三个参数：文件路径、分隔符和跳过的头部行数。这里使用逗号作为分隔符，并跳过了第一行头部信息。读取结果保存在data变量中，可以直接打印输出。

需要注意的是，如果csv文件中包含缺失值或非数值数据，可以使用genfromtxt函数的一些参数进行处理。例如，设置missing_values参数可以指定缺失值的表示方式，设置dtype参数可以指定数据类型。完整的用法可以参考numpy官方文档。

相关问题

numpy读取csv

可以使用numpy中的loadtxt函数来读取csv文件。具体步骤如下：

1. 导入numpy库

import numpy as np

2. 使用loadtxt函数读取csv文件

data = np.loadtxt('filename.csv', delimiter=',', skiprows=1)

其中，filename.csv是你要读取的csv文件名，delimiter是分隔符，skiprows表示跳过的行数。

3. 打印读取的数据

print(data)

使用numpy读取csv文件

使用numpy读取csv文件可以使用numpy库中的loadtxt()函数。具体步骤如下：

1.导入numpy库

import numpy as np

2.使用loadtxt()函数读取csv文件

data = np.loadtxt('filename.csv', delimiter=',', skiprows=1)

其中，'filename.csv'是csv文件的路径，delimiter=','表示csv文件中的数据是以逗号分隔的，skiprows=1表示跳过csv文件的第一行（通常第一行是表头）。

3.对读取的数据进行操作

# 打印读取的数据
print(data)

# 获取数据的行数和列数
rows, cols = data.shape
print('Number of rows:', rows)
print('Number of columns:', cols)

# 获取某一列的数据
col_data = data[:, 0]
print('Data in the first column:', col_data)

以上代码演示了如何使用loadtxt()函数读取csv文件，并对读取的数据进行操作，包括打印数据、获取数据的行数和列数、获取某一列的数据等。