Numpy:加载多个CSV文件作为字典

Numpy是一个开源的Python科学计算库，它提供了高效的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。它是云计算领域中常用的工具之一，可以用于数据分析、科学计算、机器学习等领域。

对于加载多个CSV文件作为字典，可以使用Numpy的loadtxt函数来实现。loadtxt函数可以从文本文件中加载数据，并将其存储为Numpy数组。下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 定义一个空字典
data_dict = {}

# 定义要加载的CSV文件列表
csv_files = ['file1.csv', 'file2.csv', 'file3.csv']

# 遍历CSV文件列表
for file in csv_files:
    # 使用loadtxt函数加载CSV文件数据
    data = np.loadtxt(file, delimiter=',')
    
    # 将加载的数据存储到字典中，以文件名作为键
    data_dict[file] = data

# 打印加载的数据字典
print(data_dict)

在上述代码中，首先导入了numpy库，并创建了一个空字典data_dict用于存储加载的CSV文件数据。然后，定义了要加载的CSV文件列表csv_files。接下来，使用for循环遍历CSV文件列表，对于每个文件，使用loadtxt函数加载数据，并将其存储到data_dict字典中，以文件名作为键。最后，打印加载的数据字典。

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