data02.csv

主要为大家详细介绍了python写入数据到csv或xlsx文件的3种方法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

FashionMNIST处理后的csv训练集和数据集

data_wuliu.csv 数据分析用 pandas python jupyter notebook 大数据

博客中用到的数据，用来做arcgis重分类

codesys通过文件写入功能块是实现对CSV文件数据的写入 a、数组数据处理，将需要的数据转换成CSV需要的字符序列； b、通过SysFileOpen指令打开文件； c、通过SysFileSetPos设置开始写入的位置，一般设置偏移量为0，全覆盖； d、通过SysFileClose关闭CSV文件，若文件不关闭，则下次无法读取和写入。 本文所采用的codesys版本为V3.5.14.10，参考博客地址：https://blog.csdn.net/qq_19979629/article/details/124355867

摘要 前面基本已经将yolo3的大致细节都分析了，那么现在就要训练自己下载的数据集来看下效果，进行迁移学习，首先我会先对github本身自定义的custom数据集进行训练，只有一张照片，一个标签签，之后训练自己的数据集是摇从xml文件先提取标签，完全按照custom中的格式进行布局，然后修改一下cfg文件就可以运行。dataset源码是对txt文件的处理，在实际运行中对数据进行分析是利用panda，所以直接利用panda生成csv文件进行读取更加方便。代码githubhttps://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3 custom数据集文件 在

数据属性说明： age: 该朋友的年龄 sex: 该朋友的性别 (1 = 男性, 0 = 女性) cp: 经历过的胸痛类型（值1：典型心绞痛，值2：非典型性心绞痛，值3：非心绞痛，值4：无症状） trestbps: 该朋友的静息血压（入院时的毫米汞柱） chol: 该朋友的胆固醇测量值，单位 ：mg/dl fbs: 人的空腹血糖（> 120 mg/dl，1=真；0=假） restecg: 静息心电图测量（0=正常，1=患有ST-T波异常，2=根据Estes的标准显示可能或确定的左心室肥大） thalach: 这朋友达到的最大心率 exang: 运动引起的心绞痛（1=有过；0=没有） oldpeak: ST抑制，由运动引起的相对于休息引起的（“ ST”与ECG图上的位置有关。） slope: 最高运动ST段的斜率（值1:上坡，值2:平坦，值3:下坡） ca: 萤光显色的主要血管数目（0-4） thal: 一种称为地中海贫血的血液疾病（3=正常；6=固定缺陷；7=可逆缺陷） target: 心脏病（0=否，1=是） 心脏病数据有一定问题。

1. 支持把Excel表中数据一键转换成各种常见文件格式：xml/json/lua/csv/db； 2. 可以一键生成配置表的C#版解析类，无需手动编写； 3. 封装了各种格式配置文件的加载解析工具； 4. 创建了一个游戏项目所有配置表数据管理器：DBManger，支持表的加载、卸载以及表数据的读取等操作。 5. Excel表支持配置数组格式的数据 资源简介链接：https://blog.csdn.net/wlqchengzhangji/article/details/117716061

采用C++实现CSV文件读取，不依赖任何第三方库，可设置所读取的文件是否包含标题； 内部包含CSVReader类、使用示例代码以及一个测试数据文件