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Python读入数组的方法有多种、使用内置函数、使用第三方库。 使用内置函数读取数组可以通过基本输入输出函数来实现，这种方法简单直接且不依赖外部库。以读取用户输入的方式为例，可以使用 input() 函数结合 split() 和 map() 函数来读取并转换输入数据为数组。使用第三方库如 NumPy 提供了更多操作数组的功能和更高的效率，适用于处理大量数据的场景。下面将详细介绍这两种方法及其应用。
一、使用内置函数读取数组
1、从用户输入读取数组
Python内置函数 input() 可以用来获取用户输入的数据，结合 split() 和 map() 函数，可以方便地将输入数据转换为数组。例如：
user_input = input("请输入一组数据，用空格分隔: ")
array = list(map(int, user_input.split()))
print("读取的数组为:", array)
在这段代码中，input() 函数读取用户输入的字符串，split() 方法将字符串按空格分隔成子字符串列表，map() 函数将这些子字符串转换为整数，并最终通过 list() 函数转换为列表形式的数组。这样就实现了从用户输入读取数组。
2、从文件读取数组
有时数组数据可能存储在文件中，这时可以使用 Python 的文件操作函数来读取。例如，假设有一个文件 data.txt，其内容为：
1 2 3 4 5
6 7 8 9 10
可以使用以下代码读取文件中的数据，并转换为数组：
with open('data.txt', 'r') as file:
array = [list(map(int, line.split())) for line in file]
print("读取的数组为:", array)
这段代码使用 with open() 语句打开文件，file 对象表示打开的文件。通过遍历文件中的每一行，使用 split() 和 map() 函数将每行数据转换为整数列表，并使用列表推导式生成包含所有行数据的二维数组。
二、使用第三方库 NumPy 读取数组
NumPy 是一个强大的科学计算库，提供了丰富的数组操作功能。使用 NumPy 读取数组不仅方便，而且效率高。首先需要安装 NumPy：
pip install numpy
1、从列表读取数组
使用 NumPy，可以轻松地将 Python 列表转换为数组。例如：
import numpy as np
list_data = [1, 2, 3, 4, 5]
array = np.array(list_data)
print("NumPy 数组:", array)
在这段代码中，np.array() 函数将 Python 列表转换为 NumPy 数组，NumPy 数组支持更多的操作方法。
2、从文件读取数组
NumPy 提供了方便的函数来读取文件中的数组数据。例如，假设有一个文件 data.txt，其内容为：
1,2,3,4,5
6,7,8,9,10
可以使用 numpy.loadtxt() 函数来读取文件中的数据：
import numpy as np
array = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',')
print("读取的 NumPy 数组:", array)
在这段代码中，np.loadtxt() 函数读取文件 data.txt 中的数据，并将其转换为 NumPy 数组，delimiter 参数指定数据之间的分隔符。
3、从 CSV 文件读取数组
对于存储在 CSV 文件中的数据，NumPy 提供了 numpy.genfromtxt() 函数。例如，假设有一个 CSV 文件 data.csv，其内容为：
1,2,3,4,5
6,7,8,9,10
可以使用以下代码读取 CSV 文件中的数据：
import numpy as np
array = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',')
print("读取的 NumPy 数组:", array)
np.genfromtxt() 函数类似于 np.loadtxt()，用于读取 CSV 文件中的数据。
三、使用 pandas 库读取数组
pandas 库是另一个强大的数据处理库，特别适合处理表格数据。首先需要安装 pandas：
pip install pandas
1、从 CSV 文件读取数组
pandas 提供了 read_csv() 函数来读取 CSV 文件。例如，假设有一个 CSV 文件 data.csv，其内容为：
1,2,3,4,5
6,7,8,9,10
可以使用以下代码读取 CSV 文件中的数据：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv', header=None)
array = df.values
print("读取的数组:", array)
在这段代码中，pd.read_csv() 函数读取 CSV 文件中的数据，并将其存储在 DataFrame 对象 df 中，df.values 将 DataFrame 转换为 NumPy 数组。
2、从 Excel 文件读取数组
pandas 还提供了 read_excel() 函数来读取 Excel 文件。例如，假设有一个 Excel 文件 data.xlsx，其内容为：
| | A | B | C | D | E |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 1 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10|
可以使用以下代码读取 Excel 文件中的数据：
import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx', header=None)
array = df.values
print("读取的数组:", array)
pd.read_excel() 函数用于读取 Excel 文件中的数据，df.values 将 DataFrame 转换为 NumPy 数组。
四、从 JSON 文件读取数组
JSON (JavaScript Object Notation) 是一种常用的数据交换格式，Python 提供了内置的 json 模块来处理 JSON 数据。例如，假设有一个 JSON 文件 data.json，其内容为：
{
"data": [
[1, 2, 3, 4, 5],
[6, 7, 8, 9, 10]
]
}
可以使用以下代码读取 JSON 文件中的数据：
import json
with open('data.json', 'r') as file:
data = json.load(file)
array = data['data']
print("读取的数组:", array)
在这段代码中，json.load() 函数读取 JSON 文件中的数据，并将其转换为 Python 数据结构。通过访问 JSON 数据中的 data 键，获取数组数据。
五、从数据库读取数组
Python 提供了多种库来连接和操作数据库，例如 sqlite3、pymysql 和 psycopg2。以下示例展示了如何使用 sqlite3 从 SQLite 数据库读取数组数据。
首先，假设有一个 SQLite 数据库 data.db，其中包含一个表 numbers，其数据为：
| id | value |
|----|-------|
| 1 | 1 |
| 2 | 2 |
| 3 | 3 |
| 4 | 4 |
| 5 | 5 |
可以使用以下代码从数据库中读取数据：
import sqlite3
连接到 SQLite 数据库
conn = sqlite3.connect('data.db')
cursor = conn.cursor()
执行查询语句
cursor.execute("SELECT value FROM numbers")
rows = cursor.fetchall()
将查询结果转换为数组
array = [row[0] for row in rows]
print("读取的数组:", array)
关闭数据库连接
conn.close()
在这段代码中，sqlite3.connect() 函数连接到 SQLite 数据库，cursor.execute() 函数执行查询语句，cursor.fetchall() 函数获取查询结果。通过列表推导式，将查询结果转换为数组。
六、从 API 读取数组
有时数据可能存储在远程服务器上，通过 API 接口提供。可以使用 requests 库来发送 HTTP 请求，并从响应中读取数据。首先需要安装 requests：
pip install requests
以下示例展示了如何从 API 接口读取数组数据：
import requests
发送 GET 请求到 API 接口
response = requests.get('https://api.example.com/data')
解析 JSON 响应
data = response.json()
array = data['data']
print("读取的数组:", array)
在这段代码中，requests.get() 函数发送 GET 请求到 API 接口，response.json() 函数解析 JSON 响应，并获取数组数据。
总结
本文介绍了多种在 Python 中读取数组的方法，包括使用内置函数、NumPy 库、pandas 库、从 JSON 文件、数据库和 API 接口读取数组。每种方法都有其适用的场景和优缺点。选择合适的方法可以提高代码的可读性和效率。希望这篇文章对你在 Python 中读取数组有所帮助。
相关问答FAQs：
如何在Python中创建一个数组并读取其内容？
在Python中，您可以使用list来创建数组并存储多个元素。要读取数组的内容，只需使用索引访问特定元素。例如，您可以这样创建数组：my_array = [1, 2, 3, 4, 5]，然后通过my_array[0]访问第一个元素，返回值为1。如果要遍历整个数组，可以使用for循环：for item in my_array: print(item)。
如何从文件中读取数组数据到Python？
如果您希望从文件中读取数据并将其存储为数组，可以使用Python的内置文件读取功能。假设您的数据文件中每行都有一个数字，您可以使用以下代码读取数据并存储为数组：
with open('data.txt', 'r') as file:
my_array = [int(line.strip()) for line in file]
这样，您就能将文件中的数字逐行读入数组中。
Python中如何使用NumPy库处理数组？
NumPy是一个强大的库，专门用于处理数组和矩阵数据。如果您需要执行更复杂的数组操作，可以使用NumPy。首先，您需要安装NumPy库：pip install numpy。然后可以使用以下代码创建和读取数组：
import numpy as np
my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(my_array[0]) # 输出第一个元素
NumPy不仅能简化数组的创建和读取，还能提供丰富的数学函数和操作。
