Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial So lesen Sie einen Datensatz in Pycharm

So lesen Sie einen Datensatz in Pycharm

Apr 17, 2024 pm 08:57 PM
python 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

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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: 🎜🎜rrreee

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