numpy 的通用函数

最新推荐文章于 2025-09-10 17:59:49 发布

weixin_30421809

最新推荐文章于 2025-09-10 17:59:49 发布

阅读量66

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： python 数据库

原文链接：http://www.cnblogs.com/gengyi/p/9191663.html

本文介绍CSV文件格式的特点及用途，并详细讲解如何使用Python的numpy库中的loadtxt函数来解析CSV文件，包括参数说明及示例。

1 CSV文件

CSV，Comma Separate Values，是逗号分隔文件的缩写，是一种存储数据的纯文本格式，通常用于存储电子表格或数据库软件

特点

每条记录占一行

以逗号为分隔符

逗号前后的空格会被忽略

参考：CSV是什么文件格式

2 读取CSV文件

loadtxt函数解析CSV文件

loadtxt(文件名，分隔符，usecols=(列索引表)，unpack=True，dtype=元素类型，converters={列索引号：转换函数})

 numpy.loadtxt(fname, dtype=<type 'float'>, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0)[source]

    Load data from a text file.

fname - 可以是文件、字符串、文件路径，或是生成器；若文件为.gz 或 .bz2时，文件首先会被解压，若文件为生成器，则返回字节串（for Python 3K）

dtype - 数据类型，optional，默认时浮点型float

comments - 注释；字符串或列表类型，optional，默认#

delimiter - 分隔符；字符串类型，optional，默认空格

converters - 转换器，列（编号）映射（转换）函数调用，字典类型{列索引号：转换函数}，optional，例如 converters = {0: datestr2num} 、 converters = {3: lambda s: float(s.strip() or 0)}

skiprows - 跳过前几行，整型int，optional，默认0

usecols - 要读取的列，第一列为0，整型int 或列表sequence，optional，默认值为空，意味读取所有列；例如，usecols = 2 意味读取第3列，usecols = （1,4,5）意味读取第2、5、6列

unpack - 若为True，将分列读取；如果False，行列式，把行当作基本单元读取，布尔类型bool，optional，默认为False

admin - 返回的数组将至少具有“ndmin”维度，合法值0（默认值）、1、2

返回值：ndarray，从text file 中读取的数据。

转载于:https://www.cnblogs.com/gengyi/p/9191663.html