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数据操作能力对比：

• （1）numpy：适合进行高效的数值计算和矩阵操作，但不支持复杂的数据操作（如数据筛选、分组等）。
• （2）pandas：提供了丰富的数据操作功能，如数据筛选、分组、排序、统计分析等，适合进行复杂的数据处理和分析。

1.使用numpy的loadtxt函数读取CSV文件

from numpy import loadtxt
# 使用numpy导入CSV数据
filename = 'data.csv'
with open(filename, 'rt') as raw_data:data = loadtxt(raw_data, delimiter=',')print(data.shape)

2.pandas的read_csv函数读取CSV文件

from pandas import read_csv
# 使用Pandas导入CSV数据
filename = 'pima_data.csv'
names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class']
data = read_csv(filename, names=names)
print(data.shape)

3.使用Python标准库中的csv模块来读取CSV文件

from csv import reader
import numpy as np
# 使用标准的Python类库导入CSV数据
filename = 'pima_data.csv'
with open(filename, 'rt') as raw_data:readers = reader(raw_data, delimiter=',')x = list(readers)data = np.array(x).astype('float')print(data.shape)