如何基于Numpy数组创建对应体重、身高等列的Python变量？

首先先修正你读取数据代码里的两处错误：

• n.loadtext 应为 np.loadtxt（numpy的别名是np，正确方法名为loadtxt）
• delimeter 拼写错误，正确写法是 delimiter

修正后的读取代码：

import numpy as np
arr = np.loadtxt("data/za.csv", delimiter=",")
display(arr)

针对数组的4列（依次为个人体重、个人身高、母亲身高、父亲身高），可以通过NumPy的切片语法直接提取每一列，赋值给对应变量：

# 按列提取并赋值给对应变量
personal_weight = arr[:, 0]  # 第0列：个人体重
personal_height = arr[:, 1]  # 第1列：个人身高
mother_height = arr[:, 2]    # 第2列：母亲身高
father_height = arr[:, 3]    # 第3列：父亲身高

补充说明 #

• arr[:, index] 是NumPy数组的切片规则：: 代表选取所有行，index 为目标列的索引（从0开始计数）
• 每个变量最终会是一个一维NumPy数组，对应原数组的整列数据
• 如果需要转换为Python原生列表，可在语句末尾添加 .tolist()，例如：

  personal_weight = arr[:, 0].tolist()
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user19674687