Bagaimana untuk membaca set data dalam python
Cara membaca set data dalam Python: Gunakan Pandas untuk membaca ke dalam jadual data menggunakan pd.read_csv(), pd.read_excel() atau pd.read_json(). Gunakan NumPy untuk membaca dalam tatasusunan berbilang dimensi menggunakan np.genfromtxt(). Gunakan scikit-learn untuk memuatkan set data standard menggunakan datasets.load_digits() atau datasets.load_iris(). Kaedah lain termasuk menggunakan modul csv dan json Python, dan perpustakaan pihak ketiga seperti xlrd.
Cara membaca set data dalam Python
Dalam pembelajaran mesin dan sains data, membaca dan memproses set data adalah penting. Python menyediakan pelbagai perpustakaan dan fungsi yang menjadikan proses ini mudah dan cekap.
1. Menggunakan Pandas
Pustaka Pandas menyediakan kaedah yang berkesan untuk membaca dan memanipulasi jadual data. Untuk membaca set data menggunakan Panda, gunakan langkah berikut:
import pandas as pd # 从 CSV 文件读取数据集 df = pd.read_csv('data.csv') # 从 Excel 文件读取数据集 df = pd.read_excel('data.xlsx') # 从 JSON 文件读取数据集 df = pd.read_json('data.json')
2. Menggunakan NumPy
Pustaka NumPy menyediakan kaedah untuk membaca dan memanipulasi tatasusunan berbilang dimensi. Untuk membaca set data menggunakan NumPy, gunakan langkah berikut:
import numpy as np # 从 CSV 文件读取数据集 data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',') # 从 Excel 文件读取数据集 data = np.genfromtxt('data.xlsx', delimiter=',', skip_header=1)
3 Menggunakan scikit-learn
Pustaka scikit-learn menyediakan kaedah yang mudah untuk membaca dan memuatkan pelbagai set data. Untuk memuatkan set data menggunakan scikit-learn, gunakan langkah berikut:
from sklearn import datasets # 加载内置数据集 digits = datasets.load_digits() # 加载第三方数据集 iris = datasets.load_iris()
4 Kaedah lain
Selain perpustakaan di atas, terdapat cara lain untuk membaca set data, seperti:
- Gunakan set terbina dalam. Modul Python csv (untuk fail CSV)
- Gunakan modul json Python terbina dalam (untuk fail JSON)
- Gunakan perpustakaan pihak ketiga seperti xlrd (untuk fail Excel)
Pilih kaedah yang sesuai
satu untuk dipilih Kaedah yang digunakan untuk membaca set data bergantung pada format set data, saiz dan operasi yang diperlukan. Jika anda perlu bekerja dengan jadual data, Pandas ialah pilihan yang baik. Jika anda perlu bekerja dengan tatasusunan berbilang dimensi, NumPy boleh memenuhi keperluan anda. scikit-learn sangat bagus untuk memuatkan set data standard.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk membaca set data dalam python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas





PHP sesuai untuk pembangunan web dan prototaip pesat, dan Python sesuai untuk sains data dan pembelajaran mesin. 1.Php digunakan untuk pembangunan web dinamik, dengan sintaks mudah dan sesuai untuk pembangunan pesat. 2. Python mempunyai sintaks ringkas, sesuai untuk pelbagai bidang, dan mempunyai ekosistem perpustakaan yang kuat.

PHP terutamanya pengaturcaraan prosedur, tetapi juga menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek (OOP); Python menyokong pelbagai paradigma, termasuk pengaturcaraan OOP, fungsional dan prosedur. PHP sesuai untuk pembangunan web, dan Python sesuai untuk pelbagai aplikasi seperti analisis data dan pembelajaran mesin.

Kod VS boleh digunakan untuk menulis Python dan menyediakan banyak ciri yang menjadikannya alat yang ideal untuk membangunkan aplikasi python. Ia membolehkan pengguna untuk: memasang sambungan python untuk mendapatkan fungsi seperti penyempurnaan kod, penonjolan sintaks, dan debugging. Gunakan debugger untuk mengesan kod langkah demi langkah, cari dan selesaikan kesilapan. Mengintegrasikan Git untuk Kawalan Versi. Gunakan alat pemformatan kod untuk mengekalkan konsistensi kod. Gunakan alat linting untuk melihat masalah yang berpotensi lebih awal.

Kod VS boleh dijalankan pada Windows 8, tetapi pengalaman mungkin tidak hebat. Mula -mula pastikan sistem telah dikemas kini ke patch terkini, kemudian muat turun pakej pemasangan kod VS yang sepadan dengan seni bina sistem dan pasangnya seperti yang diminta. Selepas pemasangan, sedar bahawa beberapa sambungan mungkin tidak sesuai dengan Windows 8 dan perlu mencari sambungan alternatif atau menggunakan sistem Windows yang lebih baru dalam mesin maya. Pasang sambungan yang diperlukan untuk memeriksa sama ada ia berfungsi dengan betul. Walaupun kod VS boleh dilaksanakan pada Windows 8, disyorkan untuk menaik taraf ke sistem Windows yang lebih baru untuk pengalaman dan keselamatan pembangunan yang lebih baik.

Sambungan kod VS menimbulkan risiko yang berniat jahat, seperti menyembunyikan kod jahat, mengeksploitasi kelemahan, dan melancap sebagai sambungan yang sah. Kaedah untuk mengenal pasti sambungan yang berniat jahat termasuk: memeriksa penerbit, membaca komen, memeriksa kod, dan memasang dengan berhati -hati. Langkah -langkah keselamatan juga termasuk: kesedaran keselamatan, tabiat yang baik, kemas kini tetap dan perisian antivirus.

Dalam kod VS, anda boleh menjalankan program di terminal melalui langkah -langkah berikut: Sediakan kod dan buka terminal bersepadu untuk memastikan bahawa direktori kod selaras dengan direktori kerja terminal. Pilih arahan Run mengikut bahasa pengaturcaraan (seperti python python your_file_name.py) untuk memeriksa sama ada ia berjalan dengan jayanya dan menyelesaikan kesilapan. Gunakan debugger untuk meningkatkan kecekapan debug.

PHP berasal pada tahun 1994 dan dibangunkan oleh Rasmuslerdorf. Ia pada asalnya digunakan untuk mengesan pelawat laman web dan secara beransur-ansur berkembang menjadi bahasa skrip sisi pelayan dan digunakan secara meluas dalam pembangunan web. Python telah dibangunkan oleh Guidovan Rossum pada akhir 1980 -an dan pertama kali dikeluarkan pada tahun 1991. Ia menekankan kebolehbacaan dan kesederhanaan kod, dan sesuai untuk pengkomputeran saintifik, analisis data dan bidang lain.

Python lebih sesuai untuk pemula, dengan lengkung pembelajaran yang lancar dan sintaks ringkas; JavaScript sesuai untuk pembangunan front-end, dengan lengkung pembelajaran yang curam dan sintaks yang fleksibel. 1. Sintaks Python adalah intuitif dan sesuai untuk sains data dan pembangunan back-end. 2. JavaScript adalah fleksibel dan digunakan secara meluas dalam pengaturcaraan depan dan pelayan.
