前文是讲从csv读取到pandas，本文是讲csv读取到numpy数组中的三种方法，当然genfromtext代码量最少，也最友好。
代码语言：javascript复制import csv
import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# genfromtxt方式
pathfilename=os.path.abspath('.') '\02-traindata.csv'
my_data=np.genfromtxt(pathfilename,delimiter=',',skip_header=0)
print(my_data)
# loadtxt方式
f=open(pathfilename,'r')
my_data=np.loadtxt(f,delimiter=',')
print(my_data)
# csv.reader方式
with open(pathfilename,'r') as f:
data_iter=csv.reader(f,delimiter=',')
data=[data for data in data_iter]
my_data=np.asarray(data,dtype=float)
print(my_data)关于线性回归的预测，可以用numpy自带的polyfit，也可以用scikit-learn，一般建议用后者，次数越高训练集准确率越高，但过度拟合会导致测试集的预测准确率降低。
代码语言：javascript复制# 构造训练数据
x=np.arange(1,10.1)
y=0.9*x np.sin(x)
# 构造测试数据
testx=np.arange(-2,12,0.5)
plt.plot(x,y,'o')
plt.show()
# 一次线性回归求解
model=np.polyfit(x,y,deg=1)
# [0.85886294 0.36737264]
testy=np.polyval(model,testx)
plt.plot(x,y,'o',testx,testy,'x')
plt.show()
# 二次线性回归求解
model=np.polyfit(x,y,deg=2)
# [0.03238583 0.50261879 1.07986094]
testx=np.arange(-2,12,0.5)
testy=np.polyval(model,testx)
plt.plot(x,y,'o',testx,testy,'x')
plt.show()
# 三次线性回归求解
model=np.polyfit(x,y,deg=3)
# [-0.02581586 0.45834759 -1.46196846 3.29486208]
testx=np.arange(-2,12,0.5)
testy=np.polyval(model,testx)
plt.plot(x,y,'o',testx,testy,'x')
plt.show()
