pembangunan bahagian belakangTutorial PythonBagaimana untuk Membaca Data CSV dengan Cekap ke dalam Tatasusunan Rekod NumPy?Bagaimana untuk Membaca Data CSV dengan Cekap ke dalam Tatasusunan Rekod NumPy?
Membaca Data CSV ke dalam Tatasusunan Rekod dengan NumPy
Dalam NumPy, tatasusunan rekod menawarkan cara yang mudah untuk mewakili data berstruktur dengan jenis data yang berbeza. Walaupun R menyediakan fungsi seperti read.table(), read.delim(), dan read.csv() untuk mengimport fail CSV ke dalam bingkai data, NumPy memerlukan pendekatan yang sedikit berbeza.
Terdapat dua pilihan untuk mengimport CSV data ke dalam tatasusunan rekod dalam NumPy:
- Menggunakan csv.reader() dan numpy.core.records.fromrecords(): Kaedah ini melibatkan penggunaan csv.reader() untuk membaca fail CSV baris demi baris dan kemudian menukar senarai senarai yang terhasil kepada tatasusunan rekod menggunakan numpy.core.records.fromrecords ().
- Mengimport secara langsung menggunakan numpy.genfromtxt(): Pendekatan pilihan adalah untuk gunakan numpy.genfromtxt(), yang menyokong pengimportan data CSV ke dalam tatasusunan rekod. Dengan menetapkan hujah kata kunci pembatas kepada koma, anda boleh menentukan bahawa fail CSV dibataskan dengan koma.
Coretan kod berikut menunjukkan cara menggunakan numpy.genfromtxt():
Ini akan membuat tatasusunan rekod yang dipanggil "my_data" yang mengandungi data daripada fail CSV.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Membaca Data CSV dengan Cekap ke dalam Tatasusunan Rekod NumPy?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkanApr 12, 2025 am 12:01 AMPython sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.
Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistikApr 11, 2025 am 12:04 AMAnda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.
Python: meneroka aplikasi utamanyaApr 10, 2025 am 09:41 AMPython digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.
Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam?Apr 09, 2025 pm 04:33 PMAnda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.
Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam Kaedah Projek dan Masalah Dikemukakan Dalam masa 10 Jam?Apr 02, 2025 am 07:18 AMBagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...
Bagaimana untuk mengelakkan dikesan oleh penyemak imbas apabila menggunakan fiddler di mana-mana untuk membaca lelaki-dalam-tengah?Apr 02, 2025 am 07:15 AMCara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...
Apa yang perlu saya lakukan jika modul '__builtin__' tidak dijumpai apabila memuatkan fail acar di Python 3.6?Apr 02, 2025 am 07:12 AMMemuatkan Fail Pickle di Python 3.6 Kesalahan Laporan Alam Sekitar: ModulenotFoundError: Nomodulenamed ...
Bagaimana untuk meningkatkan ketepatan segmentasi kata Jieba dalam analisis komen tempat yang indah?Apr 02, 2025 am 07:09 AMBagaimana untuk menyelesaikan masalah segmentasi kata Jieba dalam analisis komen tempat yang indah? Semasa kami mengadakan komen dan analisis tempat yang indah, kami sering menggunakan alat segmentasi perkataan jieba untuk memproses teks ...
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.
MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.
ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
