标签：loadtxt Male No Python Sun Dinner np CSV 加载
python 加载CSV文件的两种方法
1、使用python csv模块
reader(csvfile, dialect='excel', **fmtparams)
2、使用np.loadtxt函数
loadtxt(fname, dtype=<class 'float'>, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0)
第一种方法不细讲，主要讲述第二种方法：
使用方法如下
def loadCsvFiles2():
tmp = np.loadtxt("seaborn_data/tips.csv",dtype=np.str,delimiter=',')
data = tmp[1:,:-1]
label = tmp[1:,-1]
return data, label
print(loadCsvFiles2())
打印内容如下:
(array([['16.99', '1.01', 'Female', 'No', 'Sun', 'Dinner'],
['10.34', '1.66', 'Male', 'No', 'Sun', 'Dinner'],
['21.01', '3.5', 'Male', 'No', 'Sun', 'Dinner'],
...,
['22.67', '2', 'Male', 'Yes', 'Sat', 'Dinner'],
['17.82', '1.75', 'Male', 'No', 'Sat', 'Dinner'],
['18.78', '3', 'Female', 'No', 'Thur', 'Dinner']], dtype='<U6'), array(['2', '3', '3', '2', '4', '4', '2', '4', '2', '2', '2', '4', '2',
'4', '2', '2', '3', '3', '3', '3', '2', '2', '2', '4', '2', '4',
'2', '2', '2', '2', '2', '4', '2', '4', '2', '3', '3', '3', '3',
'3', '3', '2', '2', '2', '4', '2', '2', '4', '3', '2', '2', '2',
'4', '2', '4', '2', '4', '2', '2', '4', '2', '2', '2', '4', '3',
'3', '2', '1', '2', '2', '2', '3', '2', '2', '2', '2', '2', '4',
'2', '2', '2', '2', '1', '2', '2', '4', '2', '2', '2', '2', '2',
'2', '2', '2', '2', '4', '2', '2', '2', '2', '2', '2', '3', '2',
'2', '2', '2', '2', '2', '2', '2', '1', '3', '2', '3', '2', '4',
'2', '2', '4', '2', '2', '2', '2', '2', '6', '2', '2', '2', '3',
'2', '2', '2', '2', '2', '2', '2', '2', '2', '2', '2', '6', '5',
'6', '2', '2', '3', '2', '2', '2', '2', '2', '3', '4', '4', '5',
'6', '4', '2', '4', '4', '2', '3', '2', '2', '3', '2', '4', '2',
'2', '3', '2', '2', '2', '2', '2', '2', '2', '2', '2', '4', '2',
'3', '4', '2', '5', '3', '5', '3', '3', '2', '2', '2', '2', '2',
'2', '2', '4', '2', '2', '3', '2', '2', '2', '4', '3', '3', '4',
'2', '2', '3', '4', '4', '2', '3', '2', '5', '2', '2', '4', '2',
'2', '1', '3', '2', '2', '2', '4', '2', '2', '4', '3', '2', '2',
'2', '2', '2', '2', '3', '3', '2', '2', '2', '2'], dtype='<U6'))
由此可见，numpy还是一个很强大的工具，合理使用能够加快我们的开发效率
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