1. 基本方式读取

with open('./数据集/clusting/3_license_plate.csv') as csvfile:
    csv_reader = csv.reader(csvfile)  # 使用csv.reader读取csvfile中的文件
    birth_header = next(csv_reader)  # 读取第一行每一列的标题
    for row in csv_reader:  # 将csv 文件中的数据保存到birth_data中
        birth_data.append(row)

birth_data = [[float(x) for x in row] for row in birth_data]  # 将数据从string形式转换为float形式
birth_data = np.array(birth_data)  # 将list数组转化成array数组便于查看数据结构

print(birth_data.shape)

2. numpy方式读取

data = np.loadtxt('./数据集/clusting/2_chinese_stock.csv',delimiter = ',')
print(type(data))

读取结果为数组

3. pandas方式读取

df = pd.read_csv('./数据集/clusting/3_license_plate.csv')
df = df.loc[:, ~df.columns.str.contains('^Unnamed')]#去除unnamed列

读取结果为dataframe，通过df=df.values转换为数组