Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > Bagaimana untuk Mengimport Data CSV dengan Cekap ke dalam Tatasusunan Rekod NumPy?

Bagaimana untuk Mengimport Data CSV dengan Cekap ke dalam Tatasusunan Rekod NumPy?

Susan Sarandon
Lepaskan: 2024-11-29 00:26:11
asal
290 orang telah melayarinya

How to Efficiently Import CSV Data into NumPy Record Arrays?

Mengimport Data CSV ke dalam Tatasusunan Rekod NumPy dengan cekap

Dalam NumPy, tugas biasa ialah mengimport data daripada fail CSV ke dalam tatasusunan rekod . Tatasusunan rekod ialah jenis data berstruktur yang membolehkan akses cekap kepada data yang disusun ke dalam lajur Kaedah Langsung: Menggunakan Numpy.genfromtxt() Tidak seperti fungsi R seperti read.table() dan read.delim(), yang mengimport data CSV secara langsung ke dalam. Rangka data R, NumPy tidak menyediakan fungsi ini secara langsung. Walau bagaimanapun, fungsi numpy.genfromtxt() boleh digunakan dengan menetapkan kata kunci pembatas kepada koma untuk mencapai hasil yang serupa:

Kaedah Alternatif: Menggunakan csv.reader() dan numpy. core.records.fromrecords()

Jika kaedah langsung menggunakan numpy.genfromtxt() tidak sesuai dengan keperluan anda, anda boleh Gunakan gabungan csv.reader() dan numpy.core.records.fromrecords(). Kaedah ini termasuk yang berikut:
import numpy as np

# Read CSV data into a record array
my_data = np.genfromtxt('my_file.csv', delimiter=',')

# Print the record array
print(my_data)
Salin selepas log masuk

Menggunakan csv.reader() untuk menghuraikan CSV dan mencipta senarai kebenaran.

Menggunakan numpy.core.records.fromrecords() Untuk menukar senarai kebenaran kepada tatasusunan rekod.

  1. kod:
Memilih kaedah yang sesuai bergantung pada pelbagai faktor seperti saiz fail CSV, struktur data dan keperluan prestasi khusus.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengimport Data CSV dengan Cekap ke dalam Tatasusunan Rekod NumPy?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Artikel terbaru oleh pengarang
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan