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Numpy是Python强大的数据计算和处理模块,其操作数据非常迅速且简单易行。
首先读取CSV文件
> import numpy as np#导入numpy模块 > temp=np.loadtxt("file.csv",dtype=np.int,delimiter=',')
可以看到两行代码搞定,看一下temp的内容
> temp array([[21, 2, 32], [ 1, 2, 3], [ 2, 3, 4]])
在这里temp是array类型,如果想要得到列表list可以使用一个命令
> temp.tolist() [[21, 2, 32], [1, 2, 3], [2, 3, 4]]
就变成列表了。
对temp进行删除操作
对array进行行或列进行删除操作也非常简单
对行进行删除操作
> temp array([[21, 2, 32], [ 1, 2, 3], [ 2, 3, 4]]) > tem=np.delete(temp,0,axis=0) > tem array([[1, 2, 3], [2, 3, 4]]) >
对列进行删除操作
> ten=np.delete(temp,0,axis=1) > ten array([[ 2, 32], [ 2, 3], [ 3, 4]]) >
注意句法
np.delete(temp,0,axis=1)#temp为操作对象,0表示要删除的对象索引,axis表示行还是列,axis=0表示删除行,axis=1表示删除列。
以上这篇使用Numpy读取CSV文件,并进行行列删除的操作方法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。
标签:
Numpy,CSV
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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