


Wie kann ich CSV-Daten in NumPy-Datensatzarrays importieren?
CSV-Daten in Datensatzarrays in NumPy importieren
Bei der Arbeit mit tabellarischen Daten kann ein Datensatzarray eine nützliche Datenstruktur in NumPy sein. Es ermöglicht Ihnen, Daten mit heterogenen Datentypen zu speichern und über Feldnamen auf die Daten zuzugreifen. Wenn Sie nach einer direkten Möglichkeit suchen, CSV-Daten in ein Datensatzarray zu importieren, analog zu den Funktionen read.table(), read.delim() und read.csv() in R, finden Sie hier eine Lösung:
Verwenden Sie numpy.genfromtxt()
Die genfromtxt()-Funktion von NumPy bietet eine direkte Möglichkeit zum Lesen CSV-Daten in ein Datensatzarray. Durch Setzen des Trennzeichen-Schlüsselwortarguments auf ein Komma trennt genfromtxt() die Daten automatisch in Felder:
import numpy as np # Import CSV data using genfromtxt() data = np.genfromtxt("my_data.csv", delimiter=",")
Die resultierende Datenvariable ist ein strukturiertes NumPy-Array, in dem jede Zeile einen Datensatz und jede Spalte darstellt stellt ein Feld dar. Auf die einzelnen Felder können Sie über eine attributähnliche Syntax zugreifen:
# Access the 'name' field names = data['name']
Alternativ können Sie über das dtype.names-Attribut auf die Felder als Tupel zugreifen:
# Get the field names field_names = data.dtype.names # Access the 'name' field using the tuple index names = data[field_names.index('name')]
Zusätzliche Optionen
Wenn Sie mehr Kontrolle über den Datenimportprozess benötigen, können Sie pd.read_csv() verwenden Funktion aus der Pandas-Bibliothek. Es bietet zusätzliche Funktionen wie die Handhabung unterschiedlicher Codierungen und das Überspringen von Headern:
import pandas as pd # Import CSV data using pd.read_csv() df = pd.read_csv("my_data.csv")
Unabhängig von der gewählten Methode bieten die Datensatz-Arrays von NumPy eine bequeme Möglichkeit, mit Tabellendaten zu arbeiten, und genfromtxt() bietet eine direkte Möglichkeit um CSV-Daten in dieses Format zu importieren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich CSV-Daten in NumPy-Datensatzarrays importieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen











Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
