np.genfromtxt读取csv
时间: 2023-04-29 16:03:19 浏览: 69
np.genfromtxt是一个Python库函数,用于从CSV文件中读取数据。它可以自动识别数据类型,并将数据转换为NumPy数组。使用np.genfromtxt函数,可以轻松地读取CSV文件中的数据,并进行进一步的分析和处理。
相关问题
np.genfromtxt()怎么用
np.genfromtxt()函数用法如下:
```python
np.genfromtxt(fname, delimiter=',', dtype=None, skip_header=0, skip_footer=0,
usecols=None, missing_values=None, filling_values=None, comments='#')
```
参数说明:
- `fname`:要读取的文件名或文件路径。
- `delimiter`:指定分隔符,默认为逗号(,)。
- `dtype`:指定数据类型,默认为None,即自动识别数据类型。
- `skip_header`:跳过文件头的行数,默认为0。
- `skip_footer`:跳过文件尾的行数,默认为0。
- `usecols`:指定要读取的列,可以是列索引或列名。
- `missing_values`:指定缺失值的标识符,例如NaN、-1等。
- `filling_values`:指定缺失值的替代值。
- `comments`:指定注释符号,默认为#。
示例代码:
```python
import numpy as np
# 从csv文件中读取数据
data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',', skip_header=1, dtype=int)
print(data)
```
这个示例代码会读取名为`data.csv`的文件,使用逗号作为分隔符,跳过第一行作为文件头,将数据类型设置为整数,并将读取到的数据存储到NumPy数组`data`中。
np.genfromtxt选取某几行某几列
使用 `np.genfromtxt` 函数读取数据时,可以通过指定 `usecols` 参数来选择需要读取的列。同样地,我们也可以通过切片操作选择需要读取的行。下面是一个例子:
```python
import numpy as np
# 读取数据文件
data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',')
# 选择第二行和第三行,以及第一列和第三列
selected_data = data[1:3, [0, 2]]
print(selected_data)
```
这里我们使用 `data[1:3, [0, 2]]` 来选择第二行和第三行,以及第一列和第三列。第一个参数 `1:3` 表示选取行的范围,这里是从第二行到第三行,但不包括第三行。第二个参数 `[0, 2]` 表示选取第一列和第三列。