在Python中我们经常会用到两个库Numpy和pandas
csv文件转化为数组
import numpy my_matrix = numpy.loadtxt(open("c:\\1.csv","rb"),delimiter=",",skiprows=0) //CSV文件转化为数组
将数组或者矩阵存储为csv文件可以使用如下代码实现:
numpy.savetxt('new.csv', my_matrix, delimiter = ',')
数组的切片
数组切片是原始数组的视图,意味着数据不会被复制,视图任何修改都会直接反映到原数组上:
一维数组切片
> arr2=np.arange(10)> arr2array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])> arr2[5:8]array([5, 6, 7])> arr[5:8]=12> arr2array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])> arr_slice=arr2[5:8]> arr_slice[1]=12345> arr2array([ 0, 1, 2, 3, 4, 12, 12345, 12, 8, 9])> arr_slice[:]=64> arr2array([ 0, 1, 2, 3, 4, 64, 64, 64, 8, 9])
二维数组切片
二维切片与轴有关,可以在一个轴或多个轴上进行切片
> import numpy as np > arr = np.arange(12).reshape((3, 4)) > print(arr) [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] > slice_one = arr[1:2, 1:3] > print(slice_one) [[5 6]] > arr[:2] array([[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]]) > arr[:2,1:] array([[1, 2, 3], [5, 6, 7]])
以上这篇把csv文件转化为数组及数组的切片方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
标签:
csv,转化为数组,数组切片
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。