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。

标签:
Python,下载,网络文本数据,本地内存

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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%。