🐚作者简介：苏凉（在python路上）
🐳博客主页：苏凉.py的博客
👑 名言：海阔鱼跃，天高飞鸟。
📰如果觉得博主的文章写的不错，希望大家支持三连！ ！ ！
👉关注✨喜欢👍收藏📂

🍕前言

终于可以给大家更新啦，今天咱们接着来学习numpy的知识——读取本地数据和索引，在python中能够读取本地数据的方法有很多，其中numpy中也有读取本地数据的方法，接下来就让我们一起来看看吧！！
往期传送门：numpy的使用详解

🍔（一）numpy读取数据

🍇1. np.loadtxt方法

np.loadtxt(frame,dtype=np.float,delimiter=None,skiprows,usecols=None,unpack=False)

frame：文件，字符串或产生器，可以是.gz或bz2压缩文件。
dtype：数据类型，可选。默认np.float。
delimiter：分隔字符串，默认是任何空格。
skiprows：跳过前n行。
usecols：读取指定的列。索引，元组类型。
unpack：如果是True，读入属性将扽别写入不同数组变量。False读入数据只写入一个数组变量。即数组的转置。默认为False。

import numpy as np

data_file_path = './Affairs.csv'
data = np.loadtxt(data_file_path,delimiter=',', dtype = 'int')
print(data)

结果：

当参数unpack=True时：

import numpy as np

data_file_path = './Affairs.csv'
data = np.loadtxt(data_file_path,delimiter=',', dtype = 'int')
data1 = np.loadtxt(data_file_path,delimiter=',', dtype = 'int',unpack = True)
print(data)
print(data1)

结果：

🍟（二）numpy的索引和切片

对于加载的数据，如果要获取某行、某列或多行多列的值怎么办？一起来看看吧！

🍈1. 取行

1.1 取一行

# 取某一行
print(data[2])

结果：

1.2 取连续多行

# 取连续多行
print(data[2:5])

结果：

1.3 取不连续的多行

# 取不连续的多行
print(data[[1,4]])

结果：

🍉2. 取列

2.1 取一列

# 取某一列
print(data[:,1])

结果：

2.2 取连续多列

# 取连续多列
print(data[:,0:2])

结果：

2.3 取不连续的多列

#  取不连续的多列
print(data[:,[0,2]])

结果：

🍊3. 取某行某列

获取某行某列的值时，前面写所有数字的行数，后面写获取所有数字的列数

# 取某行某列（1，1），（2，1），（3，4）
print(data[[0,1,2],[0,0,3]])

结果：

🌭（三）numpy中数值的修改

🍌1. 利用切片定位修改数值

改变元素的值

# 修改某个元素的值
data[0,1]=54
print(data)

结果：

令小于1000的值等于0

data[data<1000]=0
print(data)

结果：

令某行或者某列为0

data[0] = 0
print(data)
print('-'*50)
data[:,1] = 0
print(data)

结果：

🍍2. 利用三元运算符修改数值（where）

三元运算符where(条件，成立时的结果，不成立时的结果)

例子：

# 小于1000则替换为0，否则替换为1
a = np.where(data<1000,0,1)
print(a)

结果：

🍒3. numpy中的裁剪（clip）

clip(n.m) #小于n的值替换为n，大于m的值替换为m

例子：

b = data.clip(1000,2000)
print(b)

结果：

🥞 结论

今天的内容就到此为止，不足之处欢迎指正，希望看完本文的小伙伴们也能有所收获！下次见！ ！