下面详细讲解一下“Python加载数据的5种不同方式(收藏)”。
pandas是Python中数据分析常用的库，可以用来加载和处理数据。read_csv()函数可以从CSV文件中加载数据，使用如下代码：
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
print(data.head())
这里的'data.csv'是你想要加载的数据文件名，使用print()打印出data的前5行数据。注意，如果你的CSV文件使用了其它的分隔符，可以通过在read_csv()函数中设置sep参数进行设置。
numpy是Python中科学计算库，可以通过loadtxt()函数从纯文本文件中加载数据，使用如下代码：
import numpy as np
data = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',')
print(data)
这里的'data.txt'是你想要加载的数据文件名，使用print()打印出data的所有数据。注意，如果你的文本文件使用了其它的分隔符，可以通过在loadtxt()函数中设置delimiter参数进行设置。
Python也可以通过原始的文件输入/输出操作来加载数据，使用如下代码：
data = []
with open('data.txt', 'r') as f:
for line in f:
data.append(line.strip().split(','))
print(data)
这里的'data.txt'是你想要加载的数据文件名，使用print()打印出data的所有数据。这种方式会将每一行的数据进行分割，并存储到一个二维列表中。
Python中内置了csv库，可以使用reader对象来加载CSV文件，使用如下代码：
import csv
data = []
with open('data.csv', 'r') as f:
reader = csv.reader(f)
for row in reader:
data.append(row)
print(data)
这里的'data.csv'是你想要加载的数据文件名，使用print()打印出data的所有数据。这种方式会将每一行的数据进行分割，并存储到一个二维列表中，与第3种方式类似。
如果你需要加载二进制文件，可以使用Python的pickle库，使用如下代码：
import pickle
with open('data.pkl', 'rb') as f:
data = pickle.load(f)
print(data)
这里的'data.pkl'是你想要加载的数据文件名，使用print()打印出data的所有数据。这种方式适用于需要加载Python对象的情况，例如模型的加载。
以上就是Python加载数据的5种不同方式的完整攻略，希望对你有所帮助。
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