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Comment lire un ensemble de données dans pycharm

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Libérer: 2024-04-17 20:57:39
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Les étapes pour lire un ensemble de données dans PyCharm incluent : la création d'un projet et l'importation de NumPy ; l'utilisation de la fonction loadtxt() pour charger l'ensemble de données, en spécifiant le chemin et le délimiteur ; la vérification de la forme des données ; la première ligne et la colonne One ; enregistrez l'ensemble de données à l'aide de la fonction savetxt().

Comment lire un ensemble de données dans pycharm

Comment lire un ensemble de données dans PyCharm

Si vous souhaitez lire un ensemble de données dans PyCharm, vous pouvez suivre les étapes suivantes :

1. Créez un projet

  • Ouvrez PyCharm. IDE, créez ou ouvrez un nouveau projet.
  • Créez un nouveau fichier Python ou utilisez un fichier existant.

2. Importer NumPy

  • Pour lire l'ensemble de données, vous devez utiliser la bibliothèque NumPy. Importez NumPy en haut du fichier :
<code class="python">import numpy as np</code>
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3. Chargez l'ensemble de données

  • Utilisez la fonction loadtxt() de NumPy pour charger l'ensemble de données. Cette fonction accepte le chemin ou le nom de fichier comme paramètre. loadtxt() 函数加载数据集。该函数接受路径或文件名作为参数。
<code class="python">data = np.loadtxt('path/to/dataset.csv', delimiter=',')</code>
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其中:

  • path/to/dataset.csv 是数据集文件的路径。
  • delimiter 指定分隔数据集值的字符(在此示例中为逗号)。

4. 检查数据

  • 为了确保数据集已正确加载,可以使用 shape 属性检查其形状(行数和列数):
<code class="python">print(data.shape)</code>
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5. 访问数据

  • 一旦数据集加载,就可以使用索引访问数据值。例如,要获得第一行的数据:
<code class="python">first_row = data[0, :]</code>
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  • 要获得第一列的数据:
<code class="python">first_column = data[:, 0]</code>
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6. 保存数据集

  • 如果需要保存已加载的数据集,可以使用 NumPy 的 savetxt()
<code class="python">np.savetxt('new_dataset.csv', data, delimiter=',')</code>
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Où : 🎜🎜🎜path/to/dataset.csv est le chemin d'accès au fichier de l'ensemble de données. 🎜🎜delimiter spécifie le caractère (virgule dans cet exemple) qui sépare les valeurs de l'ensemble de données. 🎜🎜🎜🎜4. Vérification des données 🎜🎜🎜🎜Pour vous assurer que l'ensemble de données a été chargé correctement, vous pouvez vérifier sa forme (nombre de lignes et de colonnes) à l'aide de l'attribut shape : 🎜🎜rrreee 🎜🎜5. Visiter les données 🎜🎜🎜🎜Une fois l'ensemble de données chargé, les valeurs des données sont accessibles à l'aide d'index. Par exemple, pour obtenir les données de la première ligne : 🎜🎜rrreee🎜🎜 Pour obtenir les données de la première colonne : 🎜🎜rrreee🎜🎜6. Enregistrez l'ensemble de données 🎜🎜🎜🎜Si vous devez enregistrer l'ensemble de données chargé, vous peut utiliser NumPy savetxt() Fonction : 🎜🎜rrreee

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