本文实例讲述了Python下载网络文本数据到本地内存的四种实现方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
import urllib.request import requests from io import StringIO import numpy as np import pandas as pd ''' 下载网络文件,并导入CSV文件作为numpy的矩阵 ''' # 网络数据文件地址 url = "http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/pima-indians-diabetes/pima-indians-diabetes.data" # 方法一 # ======================================================== # 下载文件 #r = urllib.request.urlopen(url) # 导入CSV文件作为numpy的矩阵 #dataset = np.loadtxt(r, delimiter=",") # 方法二 # ======================================================== # 下载文件 #r = requests.get(url) # 导入CSV文件作为numpy的矩阵 #dataset = np.loadtxt(StringIO(r.text), delimiter=",") # 此处用到 StringIO !!!!!! # 方法三 # ======================================================== #用genfromtxt直接下载网络文件,并将CSV文件导作numpy矩阵。爽!!!!!!!! #dataset = np.genfromtxt(url, delimiter=",") # 方法四 # ======================================================== # 用pandas.read_csv直接下载网络文件,并将CSV文件导作pandas.DataFrame。 # dataset = pd.read_csv('http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/Advertising.csv', index_col=0) dataset = pd.read_csv(url) # ======================================================== # separate the data from the target attributes X = dataset[:,0:7] y = dataset[:,8] print(X) #print(y)
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
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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%。