如何去读取一个没有表头的二维csv文件(如下图所示)？
并以元组的形式表现数据：
((1.0, 0.0, 3.0, 180.0), (2.0, 0.0, 2.0, 180.0), (3.0, 0.0, 1.0, 180.0), (4.0, 0.0, 0.0, 180.0), (5.0, 0.0, 3.0, 178.0))
方法一，使用python内建的数据处理库：
#python自带的库
rows = open('allnodes.csv','r',encoding='utf-8').readlines()
lines = [x.rstrip() for x in rows]#去掉每行数据的/n转义字符
lines[0] = '1,0,3,180'#手动去掉第一行的csv开始符号
data = []#使用列表读取是因为列表长度是可变的，而元组不可。
[data.append(eval(i)) for i in lines]#将每一行数据以子列表的形式加入到data中
allnodes = tuple(data)#将列表类型转化为元组，若想用二维列表的形式读取即删掉此行语句
print(allnodes)
out:((1, 0, 3, 180), (2, 0, 2, 180), (3, 0, 1, 180), (4, 0, 0, 180), (5, 0, 3, 178), (6, 0, 2, 178), (7, 0, 1, 178), (8, 0, 0, 178),...,(29484, -40, 0, 0))
方法二，使用pandas库：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('allnodes.csv',header = None)#因为没有表头，不把第一行作为每一列的索引
data = []
for i in df.index:
data.append(tuple(df.values[i]))
allnodes = tuple(data)#若想用二维列表的形式读取即删掉此行语句
print(allnodes)
out: ((1.0, 0.0, 3.0, 180.0), (2.0, 0.0, 2.0, 180.0), (3.0, 0.0, 1.0, 180.0), (4.0, 0.0, 0.0, 180.0), (5.0, 0.0, 3.0, 178.0), (6.0, 0.0, 2.0, 178.0), (7.0, 0.0, 1.0, 178.0), (8.0, 0.0, 0.0, 178.0),..., (29484.0, -40.0, 0.0, 0.0))
小结：用python自带的库进行读取的时候可能稍快，但对于大型的多维数据处理，使用pandas可进行更方面，灵活，可视化的操作。
