numpy 读取数据

一、CSV文件

CSV: Comma-Separated Value，逗号分隔值文件

显示：表格状态

源文件：换行和逗号分隔，逗号 列，换行 行

二、读取数据

1、方法

loadtxt(fname, dtype=float, delimiter=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False)
# fname： 文件名称
# dtype: 数据类型
# delimiter: 分隔符
# skiprows: 跳过的行数
# usercols: 读取指定的列
# unpack: 转换位置

2、示例

a、不转置

import numpy as np
arr1 = np.loadtxt('./test.csv', delimiter=',', dtype=int)
print(arr1)
print(arr1.dtype)

b、转置

import numpy as np
arr1 = np.loadtxt('./test.csv', delimiter=',', dtype=int, unpack=True)
print(arr1)

3、转置(装换位置)

a、transpose()

import numpy as np

arr1 = np.arange(2, 14).reshape(3, 4)
print(arr1)
print('=' * 30)
arr2 = np.transpose(arr1)
print(arr2)

b、swapaxes(1,0)

arr1 = np.arange(2, 14).reshape(3, 4)
print(arr1)
print('=' * 30)
arr2 = np.swapaxes(arr1, 1, 0)
print(arr2)

c、T

import numpy as np

arr1 = np.arange(2, 14).reshape(3, 4)
print(arr1)
print('=' * 30)
arr2 = arr1.T
print(arr2)