Python中CSV与TXT数据读取及向量转换详解

沈知远

发布时间：2026-10-13| 5人浏览过

原创

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。