Application du fichier csv d'analyse de données Numpy

1. Accès aux données et fonctions

1.1. Accès au fichier CSV de données

CSV (Comma-Separated Value, valeur séparée par des virgules) CSV est un format de fichier courant utilisé pour stocker des données de lot

 np.savetxt(frame, array, fmt=‘%.18e’, delimiter=None)
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frame : fichier, chaîne ou générateur, peut être un fichier compressé .gz ou .bz2

array : le tableau à stocker dans le fichier

fmt : le format du fichier écrit, par exemple : %d %.2f %.18e

delimiter : chaîne de délimitation, par défaut est n'importe quel espace

a=np.arange(100).reshape(20,5)
np.savetxt('C:/Users/12079/Desktop/python/CSV/a.csv',a,fmt='%d',delimiter=',')
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np.loadtxt(frame,dtype=np.float,delimiter=None,unpack=False)
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frame : fichier, chaîne ou générateur, peut être un fichier compressé .gz ou .bz2

dtype : type de données, facultatif

délimiteur : chaîne de délimitation, la valeur par défaut est n'importe quel espace

unpack : si True, les attributs de lecture seront écrits dans différentes variables

b=np.loadtxt('C:/Users/12079/Desktop/python/CSV/a.csv',delimiter=',')
b
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CSV ne peut stocker efficacement que des tableaux unidimensionnels et bidimensionnels np.savetxt() np.loadtxt() ne peut accéder efficacement qu'à des tableaux unidimensionnels et bidimensionnels

1.2. Accès aux données multidimensionnelles

Comment accéder à toutes les données de dimension ?

a.tofile(frame,sep=’ ‘,format=’%s’)
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cadre : fichier, chaîne

sep : chaîne de séparation des données, si c'est une chaîne vide, écrivez le fichier en binaire

format : le format des données écrites

Je ne peux pas l'ouvrir, frères, laissez-moi voir comment l'ouvrir plus tard.

np.fromfile(frame,dtype=float,count=-1,sep=’ ')
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cadre : fichier, chaîne

dtype : le type de données à lire

count : le nombre d'éléments à lire, -1 signifie lire tout le fichier

sep : chaîne de séparation des données, si c'est une chaîne vide, écrivez le fichier en binaire

a=np.arange(400).reshape(5,20,4)
a.tofile('C:/Users/12079/Desktop/python/CSV/a.dat',sep=',',format='%d')
c=np.fromfile('C:/Users/12079/Desktop/python/CSV/a.dat',dtype=np.int,sep=',').reshape(50,4,2)
c
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Remarque : Cette méthode doit connaître la dimension et le type d'élément du tableau lors de l'enregistrement du fichier lors de la lecture. a.tofile() et np.fromfile() doivent être utilisés ensemble, et des informations supplémentaires peuvent être stockées via le fichier de métadonnées

1.3. Accès pratique aux fichiers de Numpy

np.save(fname,array) 或 np.savez(fname,array)

fname : nom de fichier, avec l'extension .npy, l'extension de compression est .npz array : variable de tableau np.load(fname) fname : nom de fichier, avec l'extension .npy, l'extension de compression est .npz

1.4. Sous-bibliothèque de fonctions de nombres aléatoires de Numpy

Sous-bibliothèque aléatoire de Numpy :

np.random.*
np.random.rand()
np.random.randn()
np.random.randint()
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1.5 Fonctions statistiques de Numpy

Fonctions statistiques directement fournies par Numpy

np.*
np.std()
np.var()
np.average()
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1.6 La fonction de gradient de Numpy

np.gradient(f) calcule le gradient des éléments du tableau f et, lorsque f est multidimensionnel, renvoie le gradient de gradient de chaque dimension : le taux de variation entre les valeurs continues, c'est-à-dire la pente de la coordonnée xy correspondant à la valeur sur l'axe y de trois coordonnées x consécutives :a,b,c Parmi elles, le gradient de b est : (ca)/2