1.用Pandas库读取数据

Pandas读取数据的方法有很多,这里就举一个最常用的方法read_csv。read_csv用来读取csv格式的数据文件,具体操作如下,

需要注意的是在读取数据的代码中也是要插入文件路径的,如果要读取的文件保存在Python工作目录中就可以不用加路径,用’文件名.格式’就可以了。

import pandas as pd  # 导入Pandas库
data = pd.read_csv('data.csv', names=['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5'])  # 读取csv数据
print(data)  # 打印输出数据#输出:col1  col2  col3  col4  col5
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2.用Numpy库读取数据

Numpy读取数据的方法包括loadtxt、load、fromfile3种。由于篇幅问题,这里只给大家介绍loadtxt,其他的可以通过百度或者相关数据来了解。过程跟前面都差不多,首先导入库,然后定义文件,最后读取数据。不同的是loadtxt函数中可以设定一些参数,如下面案例中dtype表示数据类型、delimiter表示是用数据中的分隔符,例如:逗号、TAB符等,默认是空格。

import numpy as np  # 导入numpy库
file_name = 'numpy_data.txt'  # 定义数据文件
data = np.loadtxt(file_name, dtype='float32', delimiter=' ')  # 获取数据
print(data)  # 打印数据#输出
[[ 0.  1.  2.  3.  4.][ 5.  6.  7.  8.  9.][10. 11. 12. 13. 14.]]

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