with open('ttt.csv','w') as fh: writer = csv.writer(fh,lineterminator='\n')
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#一次写入一行数据 for item in data: writer.writerow(item)
#一次写入多行数据 writer.writerows(data)加一个linwterminator='\n'参数！
有些Python小白对numpy中的常见函数不太了解，今天小编就整理出来分享给大家。
Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数。
数组常用函数
1.where()按条件返回数组的索引值
2.take(a,index)从数组a中按照索引index取值
3.linspace(a,b,N)返回一个在(a,b)范围内均匀分布的数组，元素个数为N个
4.a.fill()将数组的所有元素以指定的值填充
5.diff(a)返回数组a相邻元素的差值构成的数组
6.sign(a)返回数组a的每个元素的正负符号
7.piecewise(a,[condlist],[funclist])数组a根据布尔型条件condlist返回对应元素结果
8.a.argmax(),a.argmin()返回a最大、最小元素的索引
改变数组维度
a.ravel(),a.flatten():将数组a展平成一维数组
a.shape=(m,n),a.reshape(m,n):将数组a转换成m*n维数组
a.transpose,a.T转置数组a
数组组合
1.hstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=1)将数组a,b沿水平方向组合
2.vstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=0)将数组a,b沿竖直方向组合
3.row_stack((a,b))将数组a,b按行方向组合
4.column_stack((a,b))将数组a,b按列方向组合
数组分割
1.split(a,n,axis=0),vsplit(a,n)将数组a沿垂直方向分割成n个数组
2.split(a,n,axis=1),hsplit(a,n)将数组a沿水平方向分割成n个数组
数组修剪和压缩
1.a.clip(m,n)设置数组a的范围为(m,n),数组中大于n的元素设定为n,小于m的元素设定为m
2.a.compress()返回根据给定条件筛选后的数组
数组属性
1.a.dtype数组a的数据类型
2.a.shape数组a的维度
3.a.ndim数组a的维数
4.a.size数组a所含元素的总个数
5.a.itemsize数组a的元素在内存中所占的字节数
6.a.nbytes整个数组a所占的内存空间7.a.astype(int)转换a数组的类型为int型
数组计算
1.average(a,weights=v)对数组a以权重v进行加权平均
2.mean(a),max(a),min(a),middle(a),var(a),std(a)数组a的均值、最大值、最小值、中位数、方差、标准差
3.a.prod()数组a的所有元素的乘积
4.a.cumprod()数组a的元素的累积乘积
5.cov(a,b),corrcoef(a,b)数组a和b的协方差、相关系数
6.a.diagonal()查看矩阵a对角线上的元素7.a.trace()计算矩阵a的迹，即对角线元素之和
以上就是numpy中的常见函数。更多Python学习推荐:PyThon学习网教学中心。
可能是变量的名字，row横向的（行），column纵向的（列），矩阵一般会这样用
1、python中Row binary I/O通常提供对底层操作系统设备或者API的低级访问；
2、Python是一种跨平台的计算机程序设计语言，是一种面向对象的动态类型语言；
3、Python最初被设计用于编写自动化脚本，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。
扩展资料：
在开始之前，计算机将需要Python，但可能不需要下载。首先检查有没有安装Python。看到了一个Python解释器的响应，那么就能在显示窗口中得到一个版本号，通常的版本都可以做到Python的向前兼容。
Python的设计目标之一是让代码具备高度的可阅读性。其设计时尽量使用其它语言经常使用的标点符号和英文单字，让代码看起来整洁美观。不像其他的静态语言如C、Pascal那样需要重复书写声明语句，也不像它们的语法那样经常有特殊情况和意外。
参考资料来源：百度百科-Python
获取当前位置，作为偏移值。
总体上readlines（）不慢于python一次次调用readline（），因为前者的循环在C语言层面，而使用readline（）的循环是在Python语言层面。但是readlines（）会一次性把全部数据读到内存中，内存占用率会过高，readline（）每次只读一行，对于读取大文件，需要做出取舍。
如果不需要使用seek（）定位偏移，forlineinopen（file）速度更佳。使用readlines（），适合量级较小的日志文件importos。
python是弱类型语言，在变量定义时，并不需要明确的给出数据的类型。所以row有可能是字符串、整型或是浮点型，这里使用int（）函数，是为了将row转换为整型，最后重新赋值给row
