numpy读取excel(numpy读取文件)

1. numpy读取文件

使用pandas读取的方法是

pandas.to_csv()

得到的结果是dataframe格式，再用numpy库转一下

具体代码:

import pandas as pd

import numpy as np

file_content = pd.to_csv(r'C:\新建文件夹\result123.csv')

row = np.array(file_content)

lx = row.tolist()，希望我的回答对亲们有帮助

2. numpy读取csv

Python导入数据有三种方法。方法一：通过标准的Python库导入CSV文件。

Python提供了一个标准的类库CSV文件。这个类库中的reader()函数用来导入CSV文件。当CSV文件被读入后，可以利用这些数据生成一个NumPy数组，用来训练算法模型。

方法二：通过NumPy导入CSV文件。

也可以使用NumPy的loadtxt()函数导入数据。使用这个函数处理的数据没有文件头，并且所有的数据结构都是一样的，也就是说，数据类型是一样的。

方法三：通过Pandas导入CSV文件。

通过Pandas来导入CSV文件要使用pandas.read_csv()函数。这个函数的返回值是DataFrame，可以很方便的进行下一步的处理，实际操作过程中推荐使用这种方法。

3. numpy读取文件太慢

你是指读入二进制文件吧？ 可以使用numpy.fromfile()，也可以使用open(filename, 'rb')，其中的'b'就是二进制的意思，然后使用文件类型的read方法，读取一些字节，再用struct.unpack()方法来解析二进制。

第一种方法是一次性读入文件（或文件的前多少个连续字节）到一个数组中，因此，灵活性差。

第二种方法灵活性很高，可以读取任意位置（使用文件的seek()方法跳跃位置）的二进制数据，再使用struct.unpack()方法来进行各种二进制解析。 提示：二进制文件是不保留存储方式的数据格式，因此，读二进制文件时应该知道二进制文件的存储格式。

4. numpy读取npy文件

npz实际上是numpy提供的数组存储方式，简单的可看做是一系列npy数据的组合，利用np.load函数读取后得到一个类似字典的对象，可以通过关键字进行值查询，关键字对应的值其实就是一个npy数据。

如果用keras自带的example（from keras.datasets import mnist，在mnist.py下的load_data函数），会使用这种格式。

5. numpy读取文件方法

两种方法可以实现。

第一，导入numpy，将文本数据导入txt文档，然后通过函数load就可以读取txt文件，就可以导入文本数据了。

第二，导入pandas包，将文本文件等距插入excel表，然后通过read_txt来读取excel文件，这样也可以导入文本数据。

6. numpy读取文件数据

1、首先打开Pycharm，新建工程。在路径中定义自己的工程名称。这样就建立了一个python工程，我们就可以利用pycharm这个编译器方便地管理python程序，从而顺利地进行我们的项目了。

2、我将工程文件存在了一个叫做pycharm的文件夹下，然后右键点击右边的文件数，新建文件，此时一定要选择python file，然后为python程序命名。这里我将程序命名为experiment.py。下一步就是在新建的．py文件中填写程序啦。

3、使用python进行txt文档的处理，首先第一步就是打开文件。但是在这之前，我们需要使用一些python的工具包来帮助我们队数据进行操作。我们可以再菜单栏中找到file-setting，然后在Project一栏中找到我们的项目所能够使用的python库，也可以在这里添加我们需要的库文件。

4、然后在文档读取时，由于这里处理的是数字，所以我们调用Numpy库进行文档信息的存储。如果需要绘图，也可以调用matplotlib。在文档读取之前，也需要定义两个空的矩阵存储数据，文档名称使用字符串存储。

5、之后我们可以使用with open语句打开文件，这种打开方式的好处在于我们之后不需要进行close操作。在文档信息读取过程中，我们使用循环语句，检测每一行的信息并存储到之前定义的矩阵中，如果读取到空的数据，那就结束文档的读取。

6、最后，我们就已经得到了文档中所有的数据。可以使用print命令打印相应的信息，也可以进一步处理，比如数据的复制，数据顺序的打乱等。python读取文档数据并转化为numpy矩阵是信息和数据处理的基础，在此基础上我们可以使用python进行更多的工作，利用好python这一工具，我们的学习生活会轻松很多。