还可以尝试recfromcsv()，它可以猜测数据类型并返回正确格式化的记录数组。

这是一个非常简单的任务，最好的方法如下

import pandas as pd
import numpy as np


df = pd.read_csv(r'C:\Users\Ron\Desktop\Clients.csv')   #read the file (put 'r' before the path string to address any special characters in the file such as \). Don't forget to put the file name at the end of the path + ".csv"

print(df)`

y = np.array(df)

这件作品很有魅力……

import csv
with open("data.csv", 'r') as f:
    data = list(csv.reader(f, delimiter=";"))

import numpy as np
data = np.array(data, dtype=np.float)

还可以尝试recfromcsv()，它可以猜测数据类型并返回正确格式化的记录数组。

当我尝试使用NumPy和Pandas两种方式时，使用Pandas有很多优点:

快 减少CPU占用 与NumPy genfromttxt相比，RAM占用了1/3

这是我的测试代码:

$ for f in test_pandas.py test_numpy_csv.py ; do  /usr/bin/time python $f; done
2.94user 0.41system 0:03.05elapsed 109%CPU (0avgtext+0avgdata 502068maxresident)k
0inputs+24outputs (0major+107147minor)pagefaults 0swaps

23.29user 0.72system 0:23.72elapsed 101%CPU (0avgtext+0avgdata 1680888maxresident)k
0inputs+0outputs (0major+416145minor)pagefaults 0swaps

test_numpy_csv.py

from numpy import genfromtxt
train = genfromtxt('/home/hvn/me/notebook/train.csv', delimiter=',')

test_pandas.py

from pandas import read_csv
df = read_csv('/home/hvn/me/notebook/train.csv')

数据文件:

du -h ~/me/notebook/train.csv
 59M    /home/hvn/me/notebook/train.csv

在NumPy和熊猫版本:

$ pip freeze | egrep -i 'pandas|numpy'
numpy==1.13.3
pandas==0.20.2

这是最简单的方法:

import csv
with open('testfile.csv', newline='') as csvfile:
    data = list(csv.reader(csvfile))

现在数据中的每个条目都是一个记录，表示为一个数组。你有一个二维数组。这节省了我很多时间。