Python使用read函數(shù)需要包含哪個(gè)包？第一種：M CSVREAD(FILENAME) ，直接讀取csv文件的數(shù)據(jù)，并返回給M 第二種：M CSVREAD(FILENAME,R,C) ，讀取csv

Python使用read函數(shù)需要包含哪個(gè)包？

第一種：M CSVREAD(FILENAME) ，直接讀取csv文件的數(shù)據(jù)，并返回給M 第二種：M CSVREAD(FILENAME,R,C) ，讀取csv文件中從第R-1行，第C-1列的數(shù)據(jù)開始的數(shù)據(jù)，這對(duì)帶有頭文件說明的csv文件(如示波器等采集的文件)的讀取是很重要的。

第三種：M CSVREAD(FILENAME,R,C,RNG)，其中 RNG [R1 C1 R2 C2]，讀取左上角為索引為(R1,C1) ,右下角索引為(R2,C2)的矩陣中的數(shù)據(jù)。 P.S：matlab認(rèn)為CSV第1行第1列的單元格坐標(biāo)為（0,0） csvr

matlab中如何新建一個(gè)csv文件并寫入數(shù)組？

那你注意面進(jìn)入設(shè)置，點(diǎn)擊新建文件，找到csv文件，找到組數(shù)。點(diǎn)擊確認(rèn)就可以了

matlab如何合并一個(gè)文件夾下的csv文件？

涉及到以下三個(gè)問題：

1、用循環(huán)對(duì)多個(gè)文件夾中的文件進(jìn)行操作。

這其實(shí)就是生成一個(gè)路徑名的問題，可用類似下面的代碼來做：

fori1:12 fil:DueJump2014#39sprintf(#39i#39,i)#39600005.csv#39] ... end 2、讀csv文件。

題主現(xiàn)在讀csv文件應(yīng)該沒問題吧？如果用textscan遇到問題，不妨試試xlsread。

3、保存成mat文件。

這個(gè)更簡(jiǎn)單，用save函數(shù)即可，不過，還有兩個(gè)細(xì)節(jié)需要明確：

（1）mat文件保存在什么位置？當(dāng)前文件夾，還是和原csv文件相同？

（2）保存到mat文件中的變量名？

mat文件不僅保存數(shù)據(jù)的內(nèi)容本身，還包括變量的名稱。

python做數(shù)據(jù)分析相對(duì)于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析究竟強(qiáng)在哪？

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析一般指通過Excel、SPSS或者SAS等工具，基于傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析方法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

相比Excel，Python能夠處理更大的數(shù)據(jù)集，還能夠建立復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型?？偨Y(jié)一下，用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析相對(duì)于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析有以下三點(diǎn)優(yōu)勢(shì)：

豐富的數(shù)據(jù)分析擴(kuò)展包Python有豐富的用于數(shù)據(jù)分析的第三方庫(kù)，例如Numpy、Pandas、Matplotlib、PyMySQL等。

Numpy：開源的數(shù)值計(jì)算框架，能夠處理向量、矩陣等各種問題，相當(dāng)于一個(gè)迷你MATLAB，小巧而且免費(fèi)！

Pandas：基于Numpy構(gòu)建，為時(shí)間序列分析提供了很好的支持，對(duì)于數(shù)據(jù)的預(yù)處理、連接外部數(shù)據(jù)文件等有強(qiáng)大的支持，借助于Pandas，Python可以很方便地連接外部數(shù)據(jù)源，例如csv、xlsx、json等文件。

Matplotlib：一個(gè)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，能夠繪制常用的數(shù)據(jù)分析圖表，還能夠繪制三維圖形。

PyMySQL：可以讓Python很方便地連接MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

簡(jiǎn)單來說，Excel能做到的Python都能做到，但是Excel不能進(jìn)行強(qiáng)大的編程及復(fù)雜的分析。但要說明的是，有些情況下，Python雖然能做到，但是不如Excel方便。

強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫(kù)很多數(shù)據(jù)分析問題，光憑傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析方法已經(jīng)無法解決，還需要借助于更強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，而Python中的scikit-learn幾乎能夠?qū)崿F(xiàn)所有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，調(diào)用起來非常方便。

監(jiān)督學(xué)習(xí)算法：線性回歸，分類算法如K近鄰算法、決策樹、邏輯回歸、SVM及集成學(xué)習(xí)方法。

無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法：聚類分析、關(guān)聯(lián)分析。

大數(shù)據(jù)平臺(tái)下的分析隨著數(shù)據(jù)量的日益增多，很多公司采用大數(shù)據(jù)技術(shù)來處理數(shù)據(jù)，如Hadoop、Spark等。

Python結(jié)合Spark，能夠在大數(shù)據(jù)平臺(tái)下進(jìn)行海量數(shù)據(jù)的分析與挖掘。

最后，也是最重要的，Python是免費(fèi)的，絕大多數(shù)數(shù)據(jù)分析工具都是收費(fèi)的，而且價(jià)格不低。

綜上，Python在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域很受歡迎！