数据分析 - numpy(3)_np.loadtxt(us_video_data_numbers_path,delimiter=",

numpy读取数据

准备文件

CSV:Comma-Separated Value,逗号分隔值文件
显示：表格状态
源文件：换行和逗号分隔行列的格式化文本,每一行的数据表示一条记录

注：由于csv便于展示,读取和写入,所以很多地方也是用csv的格式存储和传输中小型的数据,为了方便,我们会经常操作csv格式的文件,但是操作数据库中的数据也是很容易的实现的

代码操作

np.loadtxt(fname,dtype=np.float,delimiter=None,skiprows=0,usecols=None,unpack=False)
1

例题

准备csv文件，拿到合格数据

np.loadtxt（US_video_data_numbers_path，delimiter="，"，dtype=int，unpack=1）
1

注意：其中添加delimiter和dtype以及unpack的效果

delimiter：指定边界符号是什么，不指定会导致每行数据为一个整体的字符串而报错dtype：默认情况下对于较大的数据会将其变为科学计数的方式

upack：默认是Flase(0)，默认情况下，有多少条数据，就会有多少行。当其为True(1)的情况下，每一列的数据会组成一行，原始数据有多少列，加载出来的数据就会有多少行，相当于转置的效果

OK ~那么问题就来了，什么是转置呢？

numpy中数组的转置

转置是一种变换,对于numpy中的数组来说,就是在对角线方向交换数据,目的也是为了更方便的去处理数据

转置效果(以数组t为例)：

从上面的图片中可以看出，t数组以对角线为轴进行了转置，换句话来说，就是0轴与1轴的位置互换了(0轴与1轴的知识点之前有讲)

换言之，转置和交换轴的效果一样 !

好了，今天就先总结到这里吧 ~

未完待续。。。