使用numpy对csv文件进行处理

最新推荐文章于 2025-06-02 18:03:18 发布

原创

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本文介绍了如何使用numpy库处理csv文件，计算课程的平均分、标准差、方差和极端值，并找出期末考试成绩提升的学生名单。通过np.loadtxt读取数据，利用np.argsort进行排序，然后对比排名变化来确定进步情况。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

题目要求：(基础题)根据“某门课程平时成绩和期末考试成绩.xlsx”内容，计算课程的平时成绩和期末考试成绩的均值、标准差、方差、最小值、最大值，输出期末考试成绩排名有进步学生的名单。

以上是源文件的格式。计算分析都有特定的函数比较简单，分享一下最后一根成绩排名有进步的名单。

编程思路：

根据平时成绩排名和期末成绩排名对比来判断是否进步。

①使用np.loadtxt读取文件返回数组

②使用np.argsort进行列排序，因为这个返回值是源数据的索引值，根据索引值可以找到同一位同学的平时成绩和期末成绩数据。

③经过排序后的数组又有了新的下标索引，是按照从小到大排序，所以第一步，找到排序后源数据的索引值，再比较新的下标索引，因为是从小到大排序，所以比较( [i][0],[j][1] ) i和j的大小即可。

程序代码：

程序代码：
import numpy as np
loaded_data1 = np.loadtxt("某门课程平时成绩和期

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python利用numpy模块读取csv文件

此爱如少年

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8万+

文章目录numpy.loadtxt()方法简单读取字符串处理-str参数跳过首行 - skiprow = 1读取特定列 - usecols参数numpy切片 numpy.loadtxt()方法先来看一下示例CSV数据： X,Y,NAME,CLASS,AQI 120.7512427,30.75084798,嘉兴市,0XFF83,24 120.0830671,30.89524644,湖州市,0XFF...

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1. 需要分析的文件 2. 读取文件 3. 分析数据 3.1 平均值、最大值、最小值 3.2 数据占比统计 3.3 数据数量统计 4. 总代码

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