numpy读取csv,不使用loadtxt
时间: 2024-05-05 19:15:33 浏览: 13
可以使用numpy中的genfromtxt函数来读取csv文件,示例如下:
```python
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
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
```python
import numpy as np
```
2.使用loadtxt()函数读取csv文件
```python
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
```python
# 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。
python如何使用numpy读取csv文件
使用numpy来读取csv文件,可以使用numpy中的loadtxt()函数或genfromtxt()函数。
使用loadtxt()函数读取csv文件:
```python
import numpy as np
data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', skiprows=1)
print(data)
```
其中,loadtxt()函数的参数说明如下:
- `data.csv`:csv文件的路径;
- `delimiter=','`:csv文件中的数据分隔符;
- `skiprows=1`:跳过文件的第一行,即跳过列名。
使用genfromtxt()函数读取csv文件:
```python
import numpy as np
data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',', skip_header=1)
print(data)
```
其中,genfromtxt()函数的参数说明如下:
- `data.csv`:csv文件的路径;
- `delimiter=','`:csv文件中的数据分隔符;
- `skip_header=1`:跳过文件的第一行,即跳过列名。
两种方法的输出结果都是一个numpy数组,其中每一行代表一条记录,每一列代表一种特征或属性。如果要获取列名,可以在读取数据前先读取第一行,即列名所在的行。