如何在 numpy 矩阵中将 CSV 文件数据作为浮点数插入?

Question

如果我在 CSV 文件中有一个包含 M 行和 N 列的电子表格，则所有浮点值，并且如果我想将它们作为浮点值插入矩阵

(类似于在C++中为双精度数据[M][N]执行双嵌套循环的方式(

这样我就可以对它执行各种数学运算，例如特征分解或 SVD......等等，那么我如何在 Python 上做到这一点？

Answer 1

你可能想看看numpy的genfromtxt()方法。

from numpy import genfromtxt
data = genfromtxt(<file>, delimiter=<,>, dtype="float")

Answer 2

numpy中有一种方法叫做np.loadtxt你可以使用它来满足你的要求。

import numpy as np
csv_data = np.loadtxt('yourcsvfile', usecols=A ,skiprows=B ,dtype='float')

在 A 位置中，提供所需的 csv 文件中的列。 例如，您只需要 csv 的第 5 列和第 6 列，因此

usecols=(5,6)

您可以跳过行是csv文件。使用 B 参数跳过行。 例如，skiprows=1将跳过第一行并读取 csv 文件的其余部分。