Numpy：读取本地文件及数据处理，一个Python程序员的阿里面试心得_numpy文件读取

testData = np.loadtxt(testCsvFilePath,delimiter=“,”,dtype=“int”)

testData2 = np.loadtxt(testCsvFilePath,delimiter=“,”,dtype=“int”,unpack=True)

‘’’

不指定dtype类型默认使用科学计数法

delimiter=“,” 以逗号分隔，与csv文件中的分隔形式对应

skiprows=1 跳过第一行，一般跳过表头

unpack=True 数据按照属性存入不同数组变量，也可以理解为转置（行变为列，列变为行）

‘’’

print(testData)

print(testData2)

‘’'print result

[[ 1 24 50000]

[ 2 45 56000]

[ 3 29 400000]]

[[ 1 2 3]

[ 24 45 29]

[ 50000 56000 400000]]

‘’’

数据处理

===============================================================

Numpy中的转置

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转置是一种变换，在对角线方向交换数据（行变为列，列变为行），有以下几种方法：

（1）Array.transpose()

（2）Array.swapaxes(1,0) （交换轴）

（3）Array.T

t1 = np.loadtxt(testCsvFilePath,delimiter=“,”,dtype=“int”)

print(t1.transpose())

print(t1.T)

print(t1.swapaxes(1,0))

‘’'print result

[[ 1 2 3]

[ 24 45 29]

[ 50000 56000 400000]]

[[ 1 2 3]

[ 24 45 29]

[ 50000 56000 400000]]

[[ 1 2 3]

[ 24 45 29]

[ 50000 56000 400000]]

‘’’

取行数据

---

（1）取一行数据

print(t1[num])

t1是二维数组，取一个索引值即可

（2）取连续的多行数据

print(t1[num1:num2])

使用切片，取索引值为num1到(num2-1)之间的行

（3）取不连续的多行数据

print(t1[ [2,4,6] ])

t1[ indexList ] 取索引值为indexList列表中的行

取列数据

---

（1）取一列数据

print(t1[:,num])

使用冒号，num表示取列的索引值

（2）取连续的多列数据

print(t1[:,num1:num2])

取索引值为num1到(num2-1)之间的列

（3）取不连续的多列数据

print(t1[ :,[2,4,6] ])

取索引值为2,4,6的列

取固定区域数据

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根据坐标取值

data_1 = t1[2,4] # t1[num1,num2] 取行为num1，列为num2的数据print(t1[[0,1,2],[2,0,1]]) # 取坐标为(0,2)(1,0)(2,1)三个点

区域取值

print(t1[0:2,0:2]) # 第0行到第1行，第0列到第1列的交叉处的数据

import numpy as np

条件判断修改

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print(a1<40)

对数组使用条件判断，即对数组中的所有数据进行条件判断，若符合条件则赋值为True，不符合赋值为False

print(a1[a1<40])

a1[ a1<40 ] = 20 # 讲a1数组中符合a1<40的数据赋值为20

print(a1)

where三元运算符

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np.where(判断语句，data1,data2)

若数局符合判断条件，赋值为data1，否则赋值为data2

print(np.where(a2<30,0,30))

裁剪

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array.clip(data1,data2) 将array中小于data1的数据赋值为data1，大于data2的数值赋值为data2

print(b1.clip(10,200))

获取最大值最小值的位置

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获取最大值最小值的位置

res1 = np.argmax(c1,axis=0)

返回一个列表，里面是每一列的最大值位置

res2 = np.argmin(c1,axis=1)

返回一个列表，里面是每一行的最小值位置

print(res1)

print(res2)

创建全为0的数组

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np.zeros( (a,b) ) a行b列的数组

zeroArray = np.zeros( (3,4) )

zeroArray = zeroArray.astype(int)

print(zeroArray)

创建全为1的数组

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np.ones( (a,b) ) a行b列的数组

oneArray = np.ones( (3,4) ).astype(int)

print(oneArray)

创建对角线为1的方阵

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创建一个对角线为1的正方形数组

np.eye(num) 边长为num，对角线为1，其他全为0的方阵

print(np.eye(5).astype(int))

水平拼接

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np.hstack( (array1,array2) )

print(np.hstack((a1,a2)))

竖直拼接

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np.vstack( (array1,array2) )

print(np.vstack((a1,a2)))

行交换

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b1[[1,2],:] = b1[[2,1],:]

交换索引值为1和2的行数据

print(b1)

列交换

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最后

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