本文目录一览：
- 1、如何将csv文件中的数据写入python并转换成矩阵以文件形式输出
- 2、利用Python如何将数据写到CSV文件中
- 3、csv文件怎么打开 使用Python读取和写入CSV文件
- 4、python怎么写入csv文件
- 5、python把csv文件导入成想要的矩阵格式
如何将csv文件中的数据写入python并转换成矩阵以文件形式输出
Python处理csv文件时经常会用到讲csv文件整体读取为一个数组或者矩阵的情况，借助numpy包，可以使用如下代码简洁高效低实现：
[python] view plain copy
import numpy
my_matrix = numpy.loadtxt(open("c:\1.csv","rb"),delimiter=",",skiprows=0)
将数组或者矩阵存储为csv文件可以使用如下代码实现：
[python] view plain copy
numpy.savetxt('new.csv', my_matrix, delimiter = ',')
利用Python如何将数据写到CSV文件中
如果你的数据是列表格式，可以使用一个迭代器，将数据写入文件，同时添加必要的分隔符以构成csv文件
如果数据是字典格式，需要考虑使用换行符或者其他特殊符号来分割每个字典元素（包括键和值）。键和值可以考虑使用和之前不重复的分隔符进行分割。
这样就构成了一个csv文件（csv使用分隔符分割值的文件）
操作方法如下：
1，使用读写追加的方式打开csv文件。
2，找到csv文件的结尾。
3，在结尾使用和之前csv使用的分割相同的格式进行数据添加。
4，关闭文件
csv文件怎么打开 使用Python读取和写入CSV文件
csv文件本质上是一个文本文件，具体的读取和写入方法有两种：
直接对csv文件进行文件读写操作，每一行是一条记录，按行读取即可，简单代码如下：
with open("XXX.csv","wr") as f:
f.readline()
f.write()
2.使用第三方库中的csv文件读写函数（本质上还是使用python的文件读写方法），如科学计算包pandas包中就有read_csv() to_csv()等函数，其他的一些第三方包里也有，可以自行查询。
两种方法各有优劣，第一种方法的优点就是可控性强，但是代码相对较多，对于python2编码处理很麻烦；第二种方法的优点是代码量小，调用方便，处理编码问题相对容易（在函数中加一个encoding参数即可），但是代码内部比较复杂，可控性较差
python怎么写入csv文件
import pandas as pd#任意的多组列表a = [1,2,3]
b = [4,5,6]
#字典中的key值即为csv中列名dataframe = pd.DataFrame({'a_name':a,'b_name':b})#将DataFrame存储为csv,index表示是否显示行名，default=Truedataframe.to_csv("test.csv",index=False,sep='')1234567891011
a_name b_name0 1 41 2 52 3 61234
同样pandas也提供简单的读csv方法
import pandas as pddata = pd.read_csv('test.csv')12
会得到一个DataFrame类型的data，不熟悉处理方法可以参考pandas十分钟入门
另一种方法用csv包，一行一行写入
import csv
#python2可以用file替代open
with open("test.csv","w") as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
#先写入columns_name
writer.writerow(["index","a_name","b_name"])
#写入多行用writerows
writer.writerows([[0,1,3],[1,2,3],[2,3,4]])12345678910
index a_name b_name0 1 31 2 32 3 41234
读取csv文件用reader
import csvwith open("test.csv","r") as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile) #这里不需要readlines
for line in reader:
print line
python把csv文件导入成想要的矩阵格式
很多时候，我们将数据存在txt或者csv格式的文件里，最后再用python读取出来，存到数组或者列表里，再做相应计算。本文首先介绍写入txt的方法，再根据不同的需求（存为数组还是list）,介绍从txt读取浮点数的方法。
一、写入浮点数到txt文件：
假设每次有两个浮点数需要写入txt文件，这里提供用with关键字打开文件的方法，使用with打开文件是一个很好的习惯，因为with结束，它就会自动close file，不用手动再去flie.close()。
[python] view plain copy
with open('file_path/filename.txt','a') as file:
write_str = '%f %fn'%(float_data1,float_data2)
file.write(write_str)
二、从txt文件提取浮点数到numpy数组或list列表
首先假设你有一个odom.txt 的文件，里面每一行的数据个数都相同，如截图所示：
1.如果你是想把这些数据读取出来，存为numpy数组,那么一句代码可以搞定：
[python] view plain copy
a = numpy.loadtxt('odom.txt')
存为numpy数组以后，a的尺寸可以用a.shape进行查看，这里应为：（14,2）也就是14行2列。如果你觉得这个形状不是你期待的，你可以用:
[python] view plain copy
b = numpy.reshape(a,(你想要的形状))
如
b = numpy.reshape(a,(-1,1,2))
那么b就是一个三维数组了（14,1,2）
2.如果只是想读出来，存到一个list里,那就用下面的常用python格式了：
[python] view plain copy
with open('odom.txt', 'r') as f:
data = f.readlines() #txt中所有字符串读入data
for line in data:
odom = line.split() #将单个数据分隔开存好
numbers_float = map(float, odom) #转化为浮点数
print numbers_float