csv文件转化为数组及数组的切片

最新推荐文章于 2024-07-31 10:53:35 发布

Bill_zhang5

最新推荐文章于 2024-07-31 10:53:35 发布

阅读量6.8k

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： Python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Bill_zhang5/article/details/76218361

Python 专栏收录该内容

22 篇文章

订阅专栏

本文介绍如何使用Python中的Numpy和Pandas库进行数据处理。包括将CSV文件转换为数组、数组的切片操作等内容。对于一维和二维数组的切片进行了详细说明，并演示了如何修改切片后的数据会直接影响原数组。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在Python中我们经常会用到两个库Numpy和pandas

csv文件转化为数组

import numpy
my_matrix = numpy.loadtxt(open("c:\\1.csv","rb"),delimiter=",",skiprows=0) //CSV文件转化为数组

将数组或者矩阵存储为csv文件可以使用如下代码实现：
numpy.savetxt('new.csv', my_matrix, delimiter = ',')

数组的切片

数组切片是原始数组的视图，意味着数据不会被复制，视图任何修改都会直接反映到原数组上：

一维数组切片

>>> arr2=np.arange(10)>>> arr2array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])>>> arr2[5:8]array([5, 6, 7])>>> arr[5:8]=12>>> arr2array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])>>> arr_slice=arr2[5:8]>>> arr_slice[1]=12345>>> arr2array([ 0, 1, 2, 3, 4, 12, 12345, 12, 8, 9])>>> arr_slice[:]=64>>> arr2array([ 0, 1, 2, 3, 4, 64, 64, 64, 8, 9])

二维数组切片

二维切片与轴有关，可以在一个轴或多个轴上进行切片

>>> import numpy as np
>>> arr = np.arange(12).reshape((3, 4))
>>> print(arr)
[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]
>>> slice_one = arr[1:2, 1:3]
>>> print(slice_one)
[[5 6]]
>>> arr[:2]
array([[0, 1, 2, 3],
       [4, 5, 6, 7]])
>>> arr[:2,1:]
array([[1, 2, 3],
       [5, 6, 7]])