Python 如何将CSV文件数据作为浮点插入numpy矩阵？

如果我有一个CSV文件中的电子表格，有M行和N列，所有的浮点值，如果我想将它们作为浮点值插入矩阵中

（类似于在C++中为双数据[M][N]执行双嵌套for循环的方式）

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所以我可以对它执行各种数学运算，比如特征分解或SVD…等等，那么我如何在python上执行呢

您可能想看看numpy的

genfromtxt（）

方法

from numpy import genfromtxt

data = genfromtxt(<file>, delimiter=<,>, dtype="float")

从numpy导入genfromtxt
data=genfromtxt（，分隔符=，dtype=“float”）

在

numpy

中有一个名为

np.loadtxt

的方法，您可以根据需要使用它

import numpy as np
csv_data = np.loadtxt('yourcsvfile', usecols=A ,skiprows=B ,dtype='float')

在某个位置，给出所需csv文件中的列。 例如，您只需要csv的第5列和第6列，所以

usecols=(5,6)

并且可以跳过csv文件中的行。使用B参数跳过行。 例如，

skiprows=1

将跳过第一行并读取csv文件的其余部分