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。
numpy读取csv文件：
np.loadtxt
loadtxt(fname, dtype=float, comments='#', delimiter=None,
converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False,
ndmin=0, encoding='bytes', max_rows=None, *, like=None):
| fname | 文件名（文件的相对路径或者绝对路径） |
| dtype | data-type指定读取后的数据类型（对较大的数会用科学计数法表示） |
| comments | 跳过文件中指定参数开头的行（即不读取） |
| delimiter | 指定文件中的分隔符 |
| skiprows | 跳过的行数 |
| usecols | 选择哪几列 |
| unpack | 结果是否转置 |
t = np.arange(24).reshape(4, 6)
print(t)
print("*"*25)
#T转置
t1 = t.T
print(t1)
print("*"*25)
#transpose
t2 = t.transpose()
print(t2)
print("*"*25)
#swapaxes调增轴的顺序
t3 = t.swapaxes(1, 0)
print(t3)
[[ 0 1 2 3 4 5] [ 6 7 8 9 10 11] [12 13 14 15 16 17] [18 19 20 21 22 23]] ************************* [[ 0 6 12 18] [ 1 7 13 19] [ 2 8 14 20] [ 3 9 15 21] [ 4 10 16 22] [ 5 11 17 23]]numpy中的索引和切片
行：
#取行 print(t[2]) #取连续多行 print(t[2:]) #取不连续的多行 多加一个方括号 print(t[[0, 2]]) [[ 0 1 2 3 4 5] [ 6 7 8 9 10 11] [12 13 14 15 16 17] [18 19 20 21 22 23]] ************************* [12 13 14 15 16 17] ************************* [[12 13 14 15 16 17] [18 19 20 21 22 23]] ************************* [[ 0 1 2 3 4 5] [12 13 14 15 16 17]]
列：
#取列 print(t[:, 1]) #取连续多列 print(t[:, 1:]) #取不连续的多列 print(t[:,[0, 2, 4]]) #取多行和多列，第三行，第四列的值 print(t[2, 3]) [[ 0 1 2 3 4 5] [ 6 7 8 9 10 11] [12 13 14 15 16 17] [18 19 20 21 22 23]] ************************* [ 1 7 13 19] ************************* [[ 1 2 3 4 5] [ 7 8 9 10 11] [13 14 15 16 17] [19 20 21 22 23]] ************************* [[ 0 2 4] [ 6 8 10] [12 14 16] [18 20 22]]
点：
#取多行和多列，第三行，第四列的值 print(t[2, 3]) # 取多行多列， 2-4行 1-3列 取的是交叉点的数据 print(t[1:4,0:3]) #取多个不相邻的点 print(t[[0, 1, 3, 3],[0, 2, 1, 2]]) #(0, 0), (1, 2), (3, 1), (3, 2) [[ 0 1 2 3 4 5] [ 6 7 8 9 10 11] [12 13 14 15 16 17] [18 19 20 21 22 23]] ************************* 15 ************************* [[ 6 7 8] [12 13 14] [18 19 20]] ************************* [ 0 8 19 20]
