Python中CSV与TXT数据读取及向量转换详解
发布时间：2026-10-13 |
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本文介绍了在Python中读取CSV和TXT文件并将其转换为向量格式的具体实现。通过对比发现，直接读取CSV文件虽能获取数据但类型为字符串，而使用NumPy处理TXT文件则能保持数值类型并直接生成向量，适合需要数值计算的场景。
近期在开发过程中，需要实现从文件中读取数据，并将这些数据转换为向量形式的需求。
经过资料查阅，确定了读取CSV文件和TXT文件两种主要方式。以下结合实际操作过程进行简要记录，供读者参考。
1、读取CSV文件数据
import csv
filtpath = "data_test.csv"
with open(filtpath,'r') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile)
header = next(reader)
data = []
for line in reader:
data.append(line)
print(header)
print(data)
采用上述代码读取数据后，虽然结果呈现为向量格式，但数据类型为字符串，这不符合后续处理的要求。
2、读取TXT文件
import numpy as np
#load data
file=open("data.txt")
lines=file.readlines()
rows=len(lines)
datamat = np.zeros((rows,15))
row=0
for line in lines:
line=line.strip().split('\t')
datamat[row,:]=line[::]
row+=1
print(datamat)
print(datamat.shape)
通过读取TXT文件的方式，不仅可以获得向量格式的数据，还能保持数据的原始数据类型不变。
以上就是Python读取CSV和TXT数据并转换为向量的完整内容，希望能对大家有所帮助。欢迎大家多多支持本站。
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