So lesen Sie einen Datensatz in Pycharm
Die Schritte zum Lesen eines Datensatzes in PyCharm umfassen: Erstellen eines Projekts und Importieren von NumPy; Verwenden der Funktion „loadtxt()“ zum Laden des Datensatzes, Angeben des Pfads und Trennzeichens; Verwenden von Indizes für den Zugriff auf Datenwerte, z die erste Zeile und die Spalte „Eins“; speichern Sie den Datensatz mit der Funktion „savetxt()“.
So lesen Sie einen Datensatz in PyCharm
Wenn Sie einen Datensatz in PyCharm lesen möchten, können Sie die folgenden Schritte ausführen:
1 Erstellen Sie ein Projekt
- Öffnen Sie PyCharm IDE, erstellen oder öffnen Sie ein neues Projekt.
- Erstellen Sie eine neue Python-Datei oder verwenden Sie eine vorhandene.
2. NumPy importieren
- Um den Datensatz zu lesen, müssen Sie die NumPy-Bibliothek verwenden. Importieren Sie NumPy oben in der Datei:
import numpy as np
3. Laden Sie den Datensatz.
- Verwenden Sie die Funktion
loadtxt()
von NumPy, um den Datensatz zu laden. Diese Funktion akzeptiert Pfad oder Dateinamen als Parameter.loadtxt()
函数加载数据集。该函数接受路径或文件名作为参数。
data = np.loadtxt('path/to/dataset.csv', delimiter=',')
其中:
path/to/dataset.csv
是数据集文件的路径。delimiter
指定分隔数据集值的字符(在此示例中为逗号)。
4. 检查数据
- 为了确保数据集已正确加载,可以使用
shape
属性检查其形状(行数和列数):
print(data.shape)
5. 访问数据
- 一旦数据集加载,就可以使用索引访问数据值。例如,要获得第一行的数据:
first_row = data[0, :]
- 要获得第一列的数据:
first_column = data[:, 0]
6. 保存数据集
- 如果需要保存已加载的数据集,可以使用 NumPy 的
savetxt()
np.savetxt('new_dataset.csv', data, delimiter=',')Wobei: 🎜🎜🎜
path/to/dataset.csv
ist der Pfad zur Datensatzdatei. 🎜🎜delimiter
gibt das Zeichen (in diesem Beispiel Komma) an, das die Datensatzwerte trennt. 🎜🎜🎜🎜4. Überprüfen der Daten 🎜🎜🎜🎜Um sicherzustellen, dass der Datensatz korrekt geladen wurde, können Sie seine Form (Anzahl der Zeilen und Spalten) mithilfe des Attributs shape
überprüfen: 🎜🎜rreee 🎜🎜5. Besuchsdaten 🎜🎜🎜🎜Sobald der Datensatz geladen ist, kann über Indizes auf die Datenwerte zugegriffen werden. Um beispielsweise die Daten der ersten Zeile abzurufen: 🎜🎜rrreee🎜🎜 Um die Daten der ersten Spalte abzurufen: 🎜🎜rrreee🎜🎜6. Speichern Sie den Datensatz. 🎜🎜🎜🎜 Wenn Sie den geladenen Datensatz speichern müssen, können Sie Folgendes tun: kann NumPy savetxt()
verwenden. Funktion: 🎜🎜rrreeeDas obige ist der detaillierte Inhalt vonSo lesen Sie einen Datensatz in Pycharm. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

UsetracemalloctoTrackMemoryAllocations undidentififyHigh-Memorindininen; 2.MonitorObjectCountswithgcandobjgraphoToDeCtGrowingObjecttypes;

Inhaltsverzeichnis Was ist die Stimmungsanalyse im Kryptowährungshandel? Warum die Stimmungsanalyse für Kryptowährungsinvestitionen wichtig ist, wobei wichtige Quellen von Emotionsdaten a. Social -Media -Plattform b. Nachrichtenmedien c. Instrumente für die Stimmungsanalyse und Technologie häufig verwendete Tools in der Stimmungsanalyse: Angenommene Techniken: Integrieren Sie die Stimmungsanalyse in Handelsstrategien, wie Händler es verwenden: Strategie Beispiel: Annahme von BTC -Handelsszenario -Szenario -Szenario -Szenario -Szenario -Szenario -Szenario -Einstellung: Emotionales Signal: Händlern Interpretation: Entscheidung: Ergebnisse und Einschränkungen und Rissen der Stimmungsanalyse, die Emotionen für die Kryption des Trading -Verständnisses im Verknüpfung des Kryptionsverbots. Eine kürzlich von Hamid 2025 Studie 2025

Die Methode zum Ausfüllen von Excel -Daten in Webformulare mithilfe von Python lautet: Verwenden Sie zunächst Pandas, um Excel -Daten zu lesen und dann mit Selen das Browser zu steuern, um das Formular automatisch zu füllen und zu übermitteln. Zu den spezifischen Schritten gehören die Installation von Pandas, OpenPyxl- und Selenium -Bibliotheken, das Herunterladen des entsprechenden Browsertreibers, die Verwendung von Pandas zum Lesen von Namen, E -Mails, Telefon und anderen Feldern in der Datei data.xlsx, starten Sie den Browser über Selen, um das Ziel -Last zu erstellen. Wenn Sie die Ausnahme des Stellverfahrens verarbeiten, können Sie die Ausnahme des Stellverfahrens verarbeiten. Formieren und verarbeiten Sie alle Datenlinien in einer Schleife.

Bei der Verarbeitung großer Datensätze, die den Speicher in Python überschreiten, können sie nicht gleichzeitig in RAM geladen werden. Stattdessen sollten Strategien wie Chunking -Verarbeitung, Festplattenspeicher oder Streaming eingesetzt werden. CSV -Dateien können in Stücken über Pandas 'Chunkize -Parameter und den verarbeiteten Block nach Block gelesen werden. Dask kann verwendet werden, um die Parallelisierungs- und Aufgabenplanung ähnlich wie die PANDAS -Syntax zur Unterstützung großer Speicherdatenoperationen. Schreiben Sie Generatorfunktionen, um die Zeile der Textdateien für Zeile zu lesen, um die Speicherverwendung zu reduzieren. Verwenden Sie das Parquet -Säulen -Speicherformat in Kombination mit Pyarrow, um bestimmte Spalten oder Zeilengruppen effizient zu lesen. Verwenden Sie das Memmap von Numpy zur Speicherkarte große numerische Arrays, um auf Datenfragmente bei Bedarf zuzugreifen, oder speichern Sie Daten in leichten Daten wie SQLite oder Duckdb.

Define__iter __ () toreturn theiteratorObject, typisch SelfoRaseParateiterinInstance

Wenn Sie die Sequenz durchqueren und auf den Index zugreifen müssen, sollten Sie die Funktion "Enumerate () verwenden. 1.. Enumerate () liefert automatisch den Index und den Wert, der prägnanter ist als Bereich (Len (Sequenz)); 2. Sie können den Startindex über den Startparameter angeben, z. B. Start = 1, um 1 basierte Zählung zu erreichen. 3.. Sie können es in Kombination mit bedingter Logik verwenden, z. B. das Überspringen des ersten Elements, die Anzahl der Schleifen oder die Formatierung der Ausgabe. 4. Für iterable Objekte wie Listen, Zeichenfolgen und Tupel sowie für das Auspacken von Elementen anwendbar; 5. Verbesserung der Code -Lesbarkeit, vermeiden Sie manuell verwaltet und reduzieren Sie Fehler.

Um Dateien und Verzeichnisse zu kopieren, bietet das Shutil -Modul von Python einen effizienten und sicheren Ansatz. 1. verwenden Sie Shutil.copy () oder Shutil.copy2 (), um eine einzelne Datei zu kopieren, die Metadaten behält; 2. Verwenden Sie Shutil.copyTree (), um das gesamte Verzeichnis rekursiv zu kopieren. Das Zielverzeichnis kann nicht im Voraus existieren, aber das Ziel kann durch DIRS_EXIST_OK = TRUE (Python3.8) existieren. 3.. Sie können bestimmte Dateien in Kombination mit Ignorierparametern und Shutil.ignore_Patterns () oder benutzerdefinierten Funktionen filtern. 4. Das Kopieren von Verzeichnissen erfordert nur OS.Walk () und OS.Makedirs ()

Um JSON -Dateien zu verschönern und zu drucken, müssen Sie die Einstellparameter des JSON -Moduls verwenden. Die spezifischen Schritte sind: 1. Verwenden Sie JSON.LOAD (), um die JSON -Dateidaten zu lesen; 2. Verwenden Sie JSON.DUMP () und setzen Sie den Einzug auf 4 oder 2, um in eine neue Datei zu schreiben, und dann kann die formatierte JSON -Datei generiert werden und der verschönernde Druck kann abgeschlossen werden.
