在经常性读取大量的数值文件时(比如深度学习训练数据),可以考虑现将数据存储为Numpy格式,然后直接使用Numpy去读取,速度相比为转化前快很多.下面就常用的保存数据到二进制文件和保存数据到文本文件进行介绍:1.保存为二进制文件(.npy/.npz)numpy.save保存一个数组到一个二进制的文件中,保存格式是.npy参数介绍numpy.save(file, arr, allow_pickle=
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2024-07-24 11:08:52
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2019-07-18 13:17:00
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在数据处理领域，Python 是一个极为先进且实用的工具，特别是当我们需要读取数据、进行分析和处理时。接下来，我将介绍如何有效地使用 Python 读取数据的策略和流程，确保可以在各种情况下快速恢复数据。
## 备份策略
为了确保阅读数据的安全性，我们必须设计一个强有力的备份策略。以下是一个备份流程图，以及相关的备份命令代码。
```mermaid
flowchart TD
A[开始
Python是数据分析的强大利器利用Python做数据分析，第一步就是学习如何读取日常工作中产生各种excel报表并存入数据中，方便后续数据处理。这里向大家分享python如何读取excel，并使用Python将数据存入Mysql中，有需要的朋友们一起来看看吧。背景需要导入全国高校名录到数据库，从教委网站下到了最新的数据，是excel格式，需要做一个工具进行导入，想试用一下python，说干就干。
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2023-08-22 15:38:10
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Python 读取常用的结构化数据及基本操作 文章目录Python 读取常用的结构化数据及基本操作1. pandas 读取 excel 文件2. pandas 读取 csv 文件3. pandas 读取 txt 文件4. 利用 scipy 读取 mat 格式文件数据5. 利用 numpy 存储和读取 npz 格式文件 结构化数据也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式
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2023-06-19 22:16:36
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导师让做一个关于脑肿瘤分割的小项目，今天开始学习图像分割和MRI相关知识！（md从分类到检测再到分割，从遥感图到脑部图，我真的会谢…生气）数据集 BraTS 是MICCAI脑肿瘤分割比赛的数据集，BraTs 2018中的训练集( training set) 有285个病例每个病例有四个模态(t1、t2、flair、t1ce)，需要分割三个部分：who
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2024-08-05 15:28:33
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import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np##读取数据
url = r'C:/Users/asus/Desktop/catering_fish_congee(1).xls'
data = pd.read_excel(url,names=['date','sale'])plt.rcParams['fon
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2023-06-16 14:11:54
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目录导入各种需要的模块读取数据数据预处理和描述统计数据可视化（以V1列为例）划分构建训练集和测试集建模：提供几种简单方法，都在sklearn这个库里 最近因为工作需要在学python，只要求能够读取、预处理、可视化数据然后扔进现成的机器学习模型里面输出结果，但个人目前接触到的python书要么太过详细读了一周还在学几个数据类型的用法，要么就只专注于机器学习而过份忽略Python基础（尤其是一些
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2023-08-11 08:46:09
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目录碎碎念1、使用python内置函数open1.1 对于txt1.1.1 按行读入，每行作为列表的一个元素碎碎念读入数据，都是最基本的东西了，但是我发现老是不会用，而且都没有对各种数据类型进行一个总结，以至于每次读入数据，都需要再去网上搜集代码，浪费时间。因此作为一个初学python的人，我决定自己给自己总结一篇读入数据的文章。1、使用python内置函数open1.1 对于txt一般来说，tx
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2023-05-23 16:50:30
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DB database 数据库：按照某种数据类型将数据组织并存储的仓库 DBMS 数据库管理系统: 用来操作和管理数据库的大型服务软件复制基本原理流程主：binlog线程——记录下所有改变了数据库数据的语句，放进master上的binlog中；从：io线程——在使用start slave 之后，负责从master上拉取 binlog 内容，放进 自己的relay log中；从：sql执行线程——执
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2023-11-06 13:59:02
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前言：专用的工具永远比通用的工具更顺手。xrld安装： pip install xrld 使用示例： 在Pycharm中新建一个Test.py文件。将以下代码复制进去并运行： # -*- coding: utf-8 -*-
import xlrd
excel=xlrd.open_workbook("test.xlsx") #打开excel文件
sheet=excel.sheet_by_in
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2023-09-06 10:32:31
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今天在使用python日常数据运营分析中，发现有几个问题需要进行深入的挖掘，现在与大家共同分享解决办法，望与大家共勉。实际数据的分析过程如下：1、数据的读入数据分析首先要确定目标，目标确定后完成数据的读入，数据读入不外乎读入CSV、XLS、数据库等格式的数据，鉴于目前分析的主要为CSV格式数据，其读入过程如下：(1)、导入必要的库，通俗来说就是模块impor
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2023-08-22 22:24:30
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读取ZIP文件zipfile 模块是一个底层模块，是Python标准库的一部分。 zipfile 具有可以轻松打开和提取ZIP文件的函数。 要读取ZIP文件的内容，首先要做的是创建一个 ZipFile 对象。ZipFile 对象类似于使用 open() 创建的文件对象。ZipFile 也是一个上下文管理器，因此支持with语句：import zipfile
with zipfile.ZipFil
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2023-08-01 14:44:01
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发现问题，目前正在调试：灰度化图片时，如果图片的高度比宽高，会提示超出数组边界，没想通，正在看。是因为之前初始化像素个数的时候出了些问题，现在已经修正。github正在重新提交 预备实现功能： 1、读取bmp文件 2、保存bmp文件 3、对bmp图片进行放大、缩小 4、对bmp图片进行灰度化 5、对bmp图片进行旋转 bmp文件格式非常简单，对于我这种初学者来说减少了
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2023-07-24 17:42:06
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本篇将继续介绍Python与Stata的数据交互过程中的时间变量处理的问题。在开始介绍之前，通知一下：本文，包括之前部分文章的源代码已经托管至github上了，地址："https://github.com/zhangdashenqi/"，请需要的同学自取。1. 使用Stata函数处理在上一篇（传送门：张大神气：Python与Stata的数据交互），我们介绍了在Stata16中Python和Stat
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2023-11-16 14:14:18
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读取数据含有逗号分隔符文件JSON文件源文件含有逗号分隔符文件本节主要讲CSV类型的文件以及如何使用Pandas库来读取CSV文件。CSV文件的简介用Pandas来读取CSV文件CSV文件的简介 在机器学习中以逗号作为分隔符的文件很常见（CSV文件），这种类型的文件每一行都有数据，每行的数据元素之间通过通过逗号分隔，用Pandas可以很方便的读取这类文件。用Pandas来读取CSV文件 这是详细的
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2023-08-23 18:03:11
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准备安装python以及gdal馨意：基于python的遥感图像处理(1.1)--Anaconda安装步骤zhuanlan.zhihu.com正文本文以提取MODIS植被指数产品MOD13A3的NDVI数据为例：首先打开hdf数据集并查看子数据集和元数据：# gdal打开hdf数据集datasets = gdal.Open(r"E:\Remote_Sensing_Data\TVDI\MOD13A3
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2023-09-05 11:07:14
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目录一、Python读取PostgreSQL的geometry字段◼ 查询geometry字段◼ 插入geometry字段二、解决报错：parse error - invalid geometry三、解决错误：类型 "geometry" 不存在一、Python读取PostgreSQL的geometry字段geometry字段类型可以存储坐标点信息并进行一系列的关系计算（包含/相交），可以
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2023-09-22 17:39:53
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read_csv()是python数据分析包pandas里面使用频次较高的函数之一。它包括的参数差不多20个，可能一开始未必需要完整知道每个参数作用。不过，随着使用的深入，实际数据环境愈发复杂，处理的数据上亿行后，就会出现这样那样的问题，这样催促我们反过头来再去理解某些参数的作用。今天，总结平时使用read_csv()，经常遇到的几个问题。1、UnicodeDecodeErrorread_csv
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2023-09-10 11:44:45
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pickle模块是以二进制的形式序列化后保存到文件中（保存文件的后缀为”.pkl”），不能直接打开进行预览。而python的另一个序列化标准模块json，则是human-readable的，可以直接打开查看（例如在notepad++中查看）。import pickle
a = {'name':'Tom','age':22}
with open('text.txt','wb') as file:
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2023-10-10 08:38:52
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