实际工作中碰到这么个问题：囿个软件跑在linux系统上，其中用到一个数据库是csv格式的但要向这个数据库添加600行新的数据，数据源同样是一个csv格式的文件
有了目标，开始干活首先想到的是，把linux系统上的数据表给down下来用excel打开。想法很丰满现实很骨感。悲催的是excel的表单保存成csv格式的文件后，原来添加的改动全部没了而且里面的数据发生了很大的变动，有一列全部变成一样的值了
看来用excel保存为csv格式的文件是行不通的。
无奈之下想到了python处理csv数据。所幸python处理csv数据早已有支持csv读写的模块用起来也甚是方便。
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使用python处理csv數据读取数据
如果不对CSV的第一行和第一列和最后一列读取的话，处理如下：
1.2 对csv第一行、第一列不进行读取并且把csv数据格式转换成float格式。
#"CNN持久模型" 的数据读取部分
# 除了标签列其他列都转换为float类型
1.4直接用list进行存储数据，但是存储的是str格式的num
vx=[]#定义验证集的空列表
1.5 针对1.4的改进直接实现通过list读取数据，而且保持数据的格式为float类型而不再是str类型
#####默认最后一列是label列，读取存放在Y[] ###把读取的数据转化成float格式1.基本的读取文件的方式
2.读取文件中的某一列以及多列