如何将CSV中的特殊多维数据转换为my_data[n_of_samples][1936]二维数组

可以用Python的csv模块结合列表推导来处理，步骤如下：

• 逐行读取CSV文件，对每行的每个单元格进行分割处理
• 将每个单元格内的浮点数按两个空格拆分，转换为数值类型
• 把一行中所有单元格的数值列表拼接成一个长度为1936的一维列表
• 最终将所有行的列表组合成二维数组my_data

代码示例 #

import csv
import numpy as np

my_data = []
# 替换为你的CSV文件路径
with open('your_dataset.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    # 若文件有表头，取消下面一行注释跳过表头
    # next(reader)
    for row in reader:
        flattened_row = []
        for cell in row:
            # 按两个空格分割，过滤空字符串避免转换错误
            nums = [float(num) for num in cell.split('  ') if num.strip()]
            flattened_row.extend(nums)
        my_data.append(flattened_row)

# 可选：转换为numpy数组方便后续数值操作
my_data = np.array(my_data)
print(my_data.shape)  # 输出应为 (样本数量, 1936)

注意事项 #

• 确认单元格内的分隔符确实是两个空格，若存在单个空格或制表符，需修改split的参数
• 如果处理大文件，可考虑逐行处理后直接写入结果，避免内存占用过高

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Moustafa