这是最近在做影像.语音辨识时 想从外部读取资料(csv)进来 遇到的问题 虽然我写的东西可以work 但感觉满笨的 想请教高手 是否有更好的写法 假设是黑白影像资料 尺寸 = nr * nc 样本数 = N 最终希望是一个 N * nr * nc 的 Numpy array (以上数字都希望不要写死) 目前的方法是这样: 先用os套件 抓到每一个档案的路径 存成list => 计算该list长度得到 N => 用pd.read_csv 读取一个样本 得到 nr、nc => 造一个 np.zeros([N, nr, nc]) 当容器 => for回圈，逐个路径pd.read_csv读取 再np.array()转array，把上面造的容器一列列置换掉 以上流程是可以运作，後续也可以成功fit model 但总感觉有点绕圈 想请问有更好的写法吗？ 这类问题 有什麽建议的学习方向吗？？ 谢谢各位 --

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