使用 NumPy 将 CSV 数据读入记录数组
在 NumPy 中,记录数组提供了一种便捷的方式来表示具有不同数据类型的结构化数据。虽然 R 提供了 read.table()、read.delim() 和 read.csv() 等函数来将 CSV 文件导入数据帧,但 NumPy 需要稍微不同的方法。
导入 CSV 有两种选项将数据写入 NumPy 中的记录数组:
- 使用 csv.reader() 和numpy.core.records.fromrecords():此方法涉及使用 csv.reader() 逐行读取 CSV 文件,然后使用 numpy.core.records.fromrecords 将生成的列表列表转换为记录数组().
- 直接使用 numpy.genfromtxt() 导入:首选方法是使用numpy.genfromtxt(),支持将CSV数据导入记录数组。通过将 delimiter 关键字参数设置为逗号,您可以指定 CSV 文件以逗号分隔。
以下代码片段演示了如何使用 numpy.genfromtxt():
from numpy import genfromtxt my_data = genfromtxt('my_file.csv', delimiter=',')
这将创建一个名为“my_data”的记录数组,其中包含 CSV 文件中的数据。
以上是如何高效地将 CSV 数据读取到 NumPy 记录数组中?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python脚本在Unix系统上无法运行的原因包括:1)权限不足,使用chmod xyour_script.py赋予执行权限;2)Shebang行错误或缺失,应使用#!/usr/bin/envpython;3)环境变量设置不当,可打印os.environ调试;4)使用错误的Python版本,可在Shebang行或命令行指定版本;5)依赖问题,使用虚拟环境隔离依赖;6)语法错误,使用python-mpy_compileyour_script.py检测。

使用Python数组比列表更适合处理大量数值数据。1)数组更节省内存,2)数组对数值运算更快,3)数组强制类型一致性,4)数组与C语言数组兼容,但在灵活性和便捷性上不如列表。

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pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。


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