最近在学习pytorch，有一个猫狗分类的kaggle比赛，预测结果要保存在csv文件中提交。其中格式要求第一列是id（纯数字），第二列是预测为狗的概率。 但我预测出来的id那一列里忘记tensor.item()操作了，以至于输出的不是纯数字，懒得在代码里改了，也抓住这个机会来学一学字符串的处理与csv的读取操作。

这个是预测出来的图，很明显不符合赛方要求的格式

以下是输出

['id', 'label']
['tensor(291)', '0.854692101']
['tensor(212)', '0.007425705']
['tensor(4528)', '0.652951479']
['tensor(1513)', '0.58295995']
['tensor(906)', '0.991941571']
['tensor(52)', '0.939000905']
['tensor(11518)', '0.999034882']
['tensor(10489)', '0.998047113']
['tensor(1626)', '0.974285424']
[Finished in 0.1s]
这里提一下open()的读写参数参数：详见：传送门
 
 值得注意的是：
 
      w模式打开文件，如果文件中有数据，再次写入内容，会把原来数据的覆盖掉
     a模式打开文件，如果文件中有数据，再次写入内容时，不会覆盖原来的数据，而是在其后添加数据
二、提取出字符串中的数字
 
使用正则表达式提取，需要re库
 
import csv 
import re 
pattern = re.compile(r'\d+')   # 查找数字
file_name = 'test.csv'
with open(file_name, 'r') as f: # 'r'是只读方式读取
    rows = csv.reader(f)
    for row in rows:
    	num = pattern.findall(row[0]) # 读出第一列中字符串中的数字
    	print(num)
以下是输出
 
['291']
['212']
['4528']
['1513']
['906']
['52']
['11518']
['10489']
['1626']
[Finished in 0.1s]
三、csv文件的写入
 
with open('test_write.csv', 'w') as f: # 如果指定的文件不存在，则会自动创建
	writer = csv.writer(f)			
	writer.writerow(['序号', '姓名'])
四、将提取出的数字写入到csv文件中
 
import csv 
import re  
pattern = re.compile(r'\d+')   # 查找数字
# 读取第一列，提取出数字
fname = 'result.csv'
num = []
with open(fname, 'r') as f :
	rows = csv.reader(f)
	for row in rows:
		if row[0] == "id" :
			continue
		#print(*pattern.findall(row[0]))	
		num.append([*pattern.findall(row[0]), row[1]])
# 写入到result_new.csv文件里
with open('result_new.csv', 'w', newline='') as f:
	writer = csv.writer(f)			
	writer.writerow(['id', 'label'])
	writer.writerows(num)
                    最近在学习pytorch，有一个猫狗分类的kaggle比赛，预测结果要保存在csv文件中提交。其中格式要求第一列是id（纯数字），第二列是预测为狗的概率。 但我预测出来的id那一列里忘记tensor.item()操作了，以至于输出的不是纯数字，懒得在代码里改了，也抓住这个机会来学一学字符串的处理与csv的读取操作。这个是预测出来的图，很明显不符合赛方要求的格式需要将id这一列变成纯数字，如下...
import csv
csv_reader = csv.reader(open(data.file, encoding=utf-8))
for row in csv_reader:
  print(row)
csv_reader把每一行数据转化成了一个list，list中每个元素是一个字符串。
2、写文件
读文件时，我们把csv文件读入列表中，写文件时会把列表中的元素写入到csv文件中。
list = [1, 2, 3, 4]
out = open(outfile, w)
csv_writer = csv.writer(out)
csv_write
				
csv：Comma-Separated Values，逗号分隔的值。csv文件以字符串形式存储数据，易于读写。
Python用csv模块来处理csv文件，csv模块包含在Python标准库中。
1、读csv文件
import csv
# 读取csv文件
with open('CSV1.csv', 'r') as f:  # 打开文件，并把文件对象保存为f，打开文件方式默认为r
				
Python数据分析：csv文件数据的提取案例
文件网址：https://www.kaggle.com/osmi/mental-health-in-tech-survey
目标：提取csv文件中的国家和所对应的性别统计数据
import csv
# 数据集路径
path = 'survey.csv'
def run_main():
    # 男性取值列表
    male_set = {'m...
				
课程简介：零基础小白快速学程序员大爱语言――Python，易学易用易就业！！！目标人群： 熟悉电脑基本操作，编程零基础或已具备Python或其它编程语言的人群。课程目标：绝对零基础Python3.x 入门，掌握Python语言常数据类型与操作、语句语法、流程控制、函数定义、模块管理，类与面向对象编程，错误与异常处理，文件读写等知识；为以后Python各方向领域编程打下坚实基础。课程特色： 讲师具有丰富的IT一线技术研发及教学经验，教学深入出，通俗易懂，图例教学杜绝枯燥PPT诵读；课程知识点覆盖面广，循环渐进；案例丰富、取材实战，即学即用！课程目录：01-计算机基础常识.mp402-Python语言概览、安装与运行.mp403-Python 变量、数据类型及存储.mp404-Python 常用数据类型概览.mp405-数值与字符串.mp406-列表list.mp407-字典表dict 与元组 tuple.mp408-文件与类型汇总.mp409-语句、表达式与if分支.mp410-循环语句.mp411-迭代.mp412-函数定义与参数.mp413-函数与Lambda表达式.mp414-函数应用与工具.mp415-包与模块管理及面向对象初步.mp416-面向对象编程OOP 01.mp417-面向对象编程OOP 02.mp418-面向对象编程OOP 03.mp419-异常处理及测试.mp420-unittest单元测试.mp421-数值、日期与时间.mp422-对象持久化.mp423-字符与编码.mp424-正则表达式.mp425-系统编程.mp426-python并行编程.mp427-函数高级应用及装饰器.mp428-Python-SublimeText-Python-配置.mp429-虚拟环境配置-csv文件读取处理.mp430-JSON-Excel 数据文件处理.mp431-Python 操作SQLite.mp4
				
csv数字不使用科学计数法Description:
This is a standard combinatorics problem to count numbers(x) that can be formed with unique digits, where 0<=x<10^n.
 这是一个标准的组合问题，用于计算可以由唯一数字形成的数字( x )，其中0 <= ...
2、详尽的基本的数据类型讲解，配套现成代码：字符串、数字、列表、元组、字典、集合
3、运算符、表达式、分支语句与循环
4、函数、装饰器、偏函数、变量作用域、回调函数、返回函数、闭包、递归、动态规划
5、迭代器与生成器、常用函数总结、高阶函数
6、模块导入、自定义模块、安装第三方模块
7、文件操作、时间日期、日历、随机数、栈和队列、目录遍历
8、读写文件：txt、内存、csv、pdf、excel
9、面向对象：定义、封装、继承、多态
10、正则表达式、网络编程：TCP/IP、UDP、MQTT协议
11、自动化测试、异常处理、排列组合
12、进程、线程、协程、互斥锁、递归锁、升序锁、yield表达式、async/await异步
				
CSV(Comma-Separated Values)即逗号分隔值，一种以逗号分隔按行存储的文本文件，所有的值都表现为字符串类型（注意：数字为字符串类型）。
如果CSV中有中文，应以utf-8编码读写，如果要支持Excel查看，应是要用utf-8 with bom格式及utf-8-sig
Python3操作CSV文件使用自带的csv包
reader=csv.reader(f, delimiter=’,’)：用来读取数据，reader为生成器，每次读取一行，每行数据为列表格式，可以通过delimiter参数指定分隔符
writer=csv.writer(f)：用来写入数据，按行写入，writ
				
逗号分隔值（Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。纯文本意味着该文件是一个字符序列，不含必须像二进制数字那样被解读的数据。CSV文件由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔；每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其它字符或字符串，最常见的是逗号或制表符。通常，所有记录都有完全相同的字段序列.
  读取出的数据一般为字符类型，如果是数字需要人为转换为数字
  以行为单位读取数据
  列之间以半角逗号或制表符为分隔，一般为半角逗号
  一般为每行开头不空格，第一行是属性列，数据
				
用 tcl/tk 写了个测试工具，需要用tcl 脚本读取csv 文件。但复杂的csv 文件中，每个单元格可能包含逗号，双引号，换行符，双引号中又有换行符等等情况，导致读取困难。网上找到的一些例子，大多是逐个读取单个字符，用了一段时间，感觉效率差了点。研究了一下，自己写了 tcl 读csv 文件的代码，如下：
proc readCSV { channel { header 1 } { symbol
csvfile = open('test.csv', 'w', newline='')
writer = csv.writer(csvfile, delimiter=',')
keys = ("key")
writer.writero
第1部分：csv文本文件读写
    pandas 读csv文件read_csv（1.文本读写概要）https://mp.csdn.net/postedit/85289371
    pandas 读csv文件read_csv（2.read_csv参数介绍）https://mp.csdn.net/postedit/85289928
                【kaldi】报错：fstarcsort: error while loading shared libraries: libfstscript.so.10: cannot open shared o
                    Python-AI Xenon: 
                    http://t.csdn.cn/U9h6l 去看我的
                LaTeX数学符号大全
                    forkgap: 
                    请问我在texworks ediotr输入\because为何报错呢？显示无法识别的命令序列，
                LaTeX数学符号大全
                    小莫同学Std: 
                    $\left[\begin{matrix}1 & 2 & 3 \\4 & 5 & 6 \\7 & 8 & 9\end{matrix}\right]^{n+1}$