将CSV文件导入为矩阵

Question

我想导入一个CSV文件(file.csv)作为一个矩阵在朱莉娅，以绘制它作为一个热图使用GR。我的CSV文件包含255行和255个条目。下面是CSV文件中的一些内容，以说明行的格式：

file.csv

-1.838713563526794E-8;-1.863045549663876E-8;-2.334704481052452E-8 ...
-1.7375447279939282E-8;-1.9194929690414267E-8;-2.0258124812468942E-8; ...
⋮
-1.1706980663321613E-8;-1.6244768693064608E-8;-5.443335580296977E-9; ...

注:省略号(.)不是CSV文件的一部分，而是表示已省略了所有内容。

我尝试使用下面的m = CSV.read("./file.csv")行将文件导入为一个矩阵，但是这会导致255x1向量，而不是255×255个矩阵。有人知道将CSV文件作为矩阵导入Julia中的有效方法吗？

Answer 1

m = CSV.read("./file.csv")返回一个DataFrame。

如果CSV.jl正确读取文件，使m的所有列都是不包含missings的Float64类型，则可以将m转换为Matrix{Float64}(m)的Float64矩阵，或者用一行获得矩阵：

m = Matrix{Float64}(CSV.read("./file.csv", header=0, delim=';'))
# or with piping syntax
m = CSV.read("./file.csv", header=0, delim=';') |> Matrix{Float64}

不过，通常情况下，readdlm应该足够并且是第一个解决方案，可以使用像您这样简单的CSV文件。

Answer 2

您可以使用

using DelimitedFiles
m = readdlm("./file.csv", ';', Float64)

(如果需要Float64，可以省略指定类型的最后一个参数)

Answer 3

2022答复

不确定是否对CSV.jl进行了更改，但是，如果我执行CSV.read("file.csv")，它将出错

provide a valid sink argument, like 'using DataFrames; CSV.read(source, DataFrame)'

但是，您可以使用以下事实:它需要任何Tables.jl兼容类型：

using CSV, Tables
M = CSV.read("file.csv", Tables.matrix, header=0)