怎么把numpy数组存到csv中

1. 怎么把numpy数组存到csv中

使用 python list即可，因为list可以加入不同的数据类型的数据。
results = list()
lines = open('cvs_file', 'r').readlines()
for line in lines:
elements = line.strip().split(',') # supposed limiter is ','
for e in elements:
try:
results.append(float(e))
except:
continue
# Here results will contains all splitted elements
# all elements are string read from cvs file, so you need to
# converse it with float operator. But if element is read string
# we can catch conversion exception and throw it anyway.

2. python numpy 使用 loadtxt读取txt文件的内容，txt文件跟要执行的py文件在

很多时候，我们将数据存在txt或者csv格式的文件里，最后再用Python读取出来，存到数组或者列表里，再做相应计算。本文首先介绍写入txt的方法，再根据不同的需求（存为数组还是list）,介绍从txt读取浮点数的方法。
一、写入浮点数到txt文件：
假设每次有两个浮点数需要写入txt文件，这里提供用with关键字打开文件的方法，使用with打开文件是一个很好的习惯，因为with结束，它就会自动close file，不用手动再去flie.close()。

[python] view plain copy
with open('file_path/filename.txt','a') as file:  
write_str = '%f %f\n'%(float_data1,float_data2)  
file.write(write_str)  

二、从txt文件提取浮点数到numpy数组或list列表

首先假设你有一个odom.txt 的文件，里面每一行的数据个数都相同，如截图所示：

1.如果你是想把这些数据读取出来，存为numpy数组,那么一句代码可以搞定：

[python] view plain copy
a = numpy.loadtxt('odom.txt')  

存为numpy数组以后，a的尺寸可以用a.shape进行查看，这里应为：（14,2）也就是14行2列。如果你觉得这个形状不是你期待的，你可以用:

[python] view plain copy
b = numpy.reshape(a,(你想要的形状))  
如  
b = numpy.reshape(a,(-1,1,2))  
那么b就是一个三维数组了（14,1,2）


2.如果只是想读出来，存到一个list里,那就用下面的常用python格式了：

[python] view plain copy
with open('odom.txt', 'r') as f:  
data = f.readlines()  #txt中所有字符串读入data  

for line in data:  
odom = line.split()        #将单个数据分隔开存好  
numbers_float = map(float, odom) #转化为浮点数  
print numbers_float

3. 如何用python将csv文件中的数据读取成数组

很多时候，我们将数据存在txt或者csv格式的文件里，最后再用python读取出来，存到数组或者列表里，再做相应计算。本文首先介绍写入txt的方法，再根据不同的需求（存为数组还是list）,介绍从txt读取浮点数的方法。
一、写入浮点数到txt文件：
假设每次有两个浮点数需要写入txt文件，这里提供用with关键字打开文件的方法，使用with打开文件是一个很好的习惯，因为with结束，它就会自动close file，不用手动再去flie.close()。

[python] view plain copy
with open('file_path/filename.txt','a') as file:
write_str = '%f %f\n'%(float_data1,float_data2)
file.write(write_str)

二、从txt文件提取浮点数到numpy数组或list列表

首先假设你有一个odom.txt 的文件，里面每一行的数据个数都相同，如截图所示：

1.如果你是想把这些数据读取出来，存为numpy数组,那么一句代码可以搞定：

[python] view plain copy
a = numpy.loadtxt('odom.txt')

存为numpy数组以后，a的尺寸可以用a.shape进行查看，这里应为：（14,2）也就是14行2列。如果你觉得这个形状不是你期待的，你可以用:

[python] view plain copy

4. python loadtxt（）读取.csv文件

直接贴代码吧，输出b就可以了。
b = []for i in range(3):    b.append( [row for row in a[i] ]) print(b)

5. 如何将csv文件中的数据写入python并转换成矩阵以文件形式输出

Python处理csv文件时经常会用到讲csv文件整体读取为一个数组或者矩阵的情况，借助numpy包，可以使用如下代码简洁高效低实现：
[python] view plain copy
import numpy  
my_matrix = numpy.loadtxt(open("c:\\1.csv","rb"),delimiter=",",skiprows=0)  
将数组或者矩阵存储为csv文件可以使用如下代码实现：
[python] view plain copy
numpy.savetxt('new.csv', my_matrix, delimiter = ',')  

6. python 怎么把csv中的数据写入列表？

Python使用Tensorflow读取CSV数据训练DNN深度学习模型

7. 如何把csv文件导入mysql

mysql导入csv文件，用到的工具phpmyadmin，步骤如下：
登录phpmyadmin（以本地localhost/phpmyadmin为示例），输入数据库账号和密码进行登录。

2.登录以后选择具体的数据库，以test为示例导入csv文件，选中test数据库，选择导入，然后选择格式为csv，其它选项默认，选择好文件点击执行。

注意事项:mysql导出sql文件兼容性比较好。

8. 如何导入数据与不同类型的文件转换成一个Python numpy的数组

不太懂你想做什么，如果要转换成numpy数组的话，就把要转换的数据全都弄成list类型，然后使用numpy.asarray(list_name)转换。
#eg.
import numpy as np
a = [1,2,3,4,5]
b = [6,7,8,9,0]
c = a + b
d = np.asarray(c)
d
#输出array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0])