Python 将CSV文件作为数据表导入numpy，导致形状不正确

我试图使用numpy将CSV文件作为数据表读取，但遇到了一些问题

这是我的CSV文件，全文如下：

week,count,is_successful,percent,percent_tablet,percent_desktop
1,2005,0,23,32,45
1,3805,1,18,22,55
2,1872,0,35,22,43
2,2990,1,22,21,57
3,2005,0,24,24,48
3,3805,1,27,21,52

这是我的numpy代码：

data = np.genfromtxt("data.csv", delimiter=',', names=True)
print data.shape

---

这给了我

（6，）

-它看到行，但没有列。为什么不将其作为表导入？

当您命名了列时，由

genfromtxt

创建的数组是一维数组。使用列名作为键访问列，例如

data['week']

您可以使用

view

方法获得数据的二维视图：

table=data.view（np.float64）。从以下位置重塑（len（data），-1）

：

控制我们从中读取的字符串序列的主要方式 将文件转换为其他类型是为了设置dtype参数。 此参数的可接受值为：

• 单个类型，例如dtype=float。输出将是具有给定数据类型的2D，除非名称已与每个列关联
  names参数的使用（见下文）。请注意，dtype=float是
  genfromtxt的默认值

• 类型的序列，例如dtype=（int、float、float）

• 逗号分隔的字符串，如dtype=“i4，f8，| S3”

• 有两个键“名称”和“格式”的字典

• 元组序列（名称、类型），如dtype=[（'a'，int），（'B'，float）]

• 现有的numpy.dtype对象

• 特殊值为零。在这种情况下，列的类型将由数据本身决定（见下文）

在除第一种情况外的所有情况下，输出都将是具有结构化数据类型的1D数组。此数据类型的字段数与序列中的项数相同。字段名是用names关键字定义的

---

本质上，如果数据是异构的或未指定的，则会得到一个数据类型数组。只有当它是齐次的时，你才能得到一个矩阵。

你可以使用

skiprows

并将

名称保留为默认值
False
。这将绕过将数据组装成结构的过程

data = np.genfromtxt("data.csv", delimiter=',', skiprows=1)
print data.shape

导入pprint的功能是什么；pprint.pprint（data）
show？您的示例有6个数据行和6列，请尝试添加一行以确保您看到的内容……如果您还没有习惯于使用
numpy
，我会看看：
pd.read\u csv（“data.csv”）
将为您提供与您期望的内容更相似的内容。这个问题几乎是对