python将一列数据转换成向量_python读取csv和txt数据转换成向量的实例

python读取csv和txt数据转换成向量的实例

最近写程序需要从文件中读取数据，并把读取的数据转换成向量。

查阅资料之后找到了读取csv文件和txt文件两种方式，下面结合自己的实验过程，做简要记录，供大家参考：

1、读取csv文件的数据

import csv

filtpath = "data_test.csv"

with open(filtpath,'r') as csvfile:

reader = csv.reader(csvfile)

header = next(reader)

data = []

for line in reader:

data.append(line)

print(header)

print(data)

使用上面的代码读取数据之后，看似是向量格式，可是数据类型却是字符串类型，不符合要求。

2、读取txt文件

import numpy as np

#load data

file=open("data.txt")

lines=file.readlines()

rows=len(lines)

datamat = np.zeros((rows,15))

row=0

for line in lines:

line=line.strip().split('\t')

datamat[row,:]=line[::]

row+=1

print(datamat)

print(datamat.shape)

使用读取txt的方式可以使读取的数据既是向量格式，数据的数据类型也没有发生变化

以上这篇python读取csv和txt数据转换成向量的实例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我们。

时间： 2019-02-12

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Python矩阵的基本用法 mat()函数将目标数据的类型转化成矩阵(matrix) 1,mat()函数和array()函数的区别 Numpy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都可以用于处理行列表示的数字元素,虽然他们看起来很相似,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果,其中Numpy函数库中的matrix与MATLAB中matrices等价. 直接看一个例子: import numpy as np a = np.mat('1 3;5 7')

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