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Python加載文件內(nèi)容的兩種實(shí)現(xiàn)方式_python

作者:象在舞 ? 更新時(shí)間: 2022-11-16 編程語言

說到機(jī)器學(xué)習(xí),大家首先想到的可能就是Python和算法了,其實(shí)光有Python和算法是不夠的,數(shù)據(jù)才是進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的前提。

大多數(shù)的數(shù)據(jù)都會存儲在文件中,要想通過Python調(diào)用算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)學(xué)習(xí),首先就要將數(shù)據(jù)讀入程序中,本文介紹兩種加載數(shù)據(jù)的方式,在之后的算法介紹中,將頻繁使用這兩種方式將數(shù)據(jù)加載到程序。

下面我們將以Logistic Regression模型加載數(shù)據(jù)為例,分別對兩種不同的加載數(shù)據(jù)的方式進(jìn)行介紹。

一、利用open()函數(shù)進(jìn)行加載

def load_file(file_name):
    '''
    利用open()函數(shù)加載文件
    :param file_name: 文件名
    :return: 特征矩陣、標(biāo)簽矩陣
    '''
    f = open(file_name)  # 打開訓(xùn)練數(shù)據(jù)集所在的文檔
    feature = []  # 存放特征的列表
    label = []  #存放標(biāo)簽的列表
    for row in f.readlines():
        f_tmp = []  # 存放特征的中間列表
        l_tmp = []  # 存放標(biāo)簽的中間列表
        number = row.strip().split("\t")  # 按照\t分割每行的元素,得到每行特征和標(biāo)簽
        f_tmp.append(1)  # 設(shè)置偏置項(xiàng)
        for i in range(len(number) - 1):
            f_tmp.append(float(number[i]))
        l_tmp.append(float(number[-1]))
        feature.append(f_tmp)
        label.append(l_tmp)
    f.close()  # 關(guān)閉文件,很重要的操作
    return np.mat(feature), np.mat(label)

二、利用Pandas庫中的read_csv()方法進(jìn)行加載

def load_file_pd(path, file_name):
    '''
    利用pandas庫加載文件
    :param path: 文件路徑
    :param file_name: 文件名稱
    :return: 特征矩陣、標(biāo)簽矩陣
    '''
    feature = pd.read_csv(path + file_name, delimiter="\t", header=None, usecols=[0, 1])
    feature.columns = ["a", "b"]
    feature = feature.reindex(columns=list('cab'), fill_value=1)
    label = pd.read_csv(path + file_name, delimiter="\t", header=None, usecols=[2])
    return feature.values, label.values

三、示例

我們可以使用上述的兩種方法加載部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行測試,數(shù)據(jù)內(nèi)容如下:

數(shù)據(jù)分為三列,前兩列是特征,最后一列是標(biāo)簽。

加載數(shù)據(jù)代碼如下:

'''
兩種方式加載文件
'''
 
import pandas as pd
import numpy as np
 
def load_file(file_name):
    '''
    利用open()函數(shù)加載文件
    :param file_name: 文件名
    :return: 特征矩陣、標(biāo)簽矩陣
    '''
    f = open(file_name)  # 打開訓(xùn)練數(shù)據(jù)集所在的文檔
    feature = []  # 存放特征的列表
    label = []  #存放標(biāo)簽的列表
    for row in f.readlines():
        f_tmp = []  # 存放特征的中間列表
        l_tmp = []  # 存放標(biāo)簽的中間列表
        number = row.strip().split("\t")  # 按照\t分割每行的元素,得到每行特征和標(biāo)簽
        f_tmp.append(1)  # 設(shè)置偏置項(xiàng)
        for i in range(len(number) - 1):
            f_tmp.append(float(number[i]))
        l_tmp.append(float(number[-1]))
        feature.append(f_tmp)
        label.append(l_tmp)
    f.close()  # 關(guān)閉文件,很重要的操作
    return np.mat(feature), np.mat(label)
 
def load_file_pd(path, file_name):
    '''
    利用pandas庫加載文件
    :param path: 文件路徑
    :param file_name: 文件名稱
    :return: 特征矩陣、標(biāo)簽矩陣
    '''
    feature = pd.read_csv(path + file_name, delimiter="\t", header=None, usecols=[0, 1])
    feature.columns = ["a", "b"]
    feature = feature.reindex(columns=list('cab'), fill_value=1)
    label = pd.read_csv(path + file_name, delimiter="\t", header=None, usecols=[2])
    return feature.values, label.values
 
if __name__ == "__main__":
    path = "C://Users//Machenike//Desktop//xzw//"
    feature, label = load_file(path + "test.txt")
    feature_pd, label_pd = load_file_pd(path, "test.txt")
    print(feature)
    print(feature_pd)
    print(label)
    print(label_pd)

測試結(jié)果:

[[ 1. ? ? ? ? ?1.43481273 ?4.54377111]
?[ 1. ? ? ? ? ?5.80444603 ?7.72222239]
?[ 1. ? ? ? ? ?2.89737803 ?4.84582798]
?[ 1. ? ? ? ? ?3.48896827 ?9.42538199]
?[ 1. ? ? ? ? ?7.98990181 ?9.38748992]
?[ 1. ? ? ? ? ?6.07911968 ?7.81580716]
?[ 1. ? ? ? ? ?8.54988938 ?9.83106546]
?[ 1. ? ? ? ? ?1.86253147 ?3.64519173]
?[ 1. ? ? ? ? ?5.09264649 ?7.16456405]
?[ 1. ? ? ? ? ?0.64048734 ?2.96504627]
?[ 1. ? ? ? ? ?0.44568267 ?7.27017831]]
[[ 1. ? ? ? ? ?1.43481273 ?4.54377111]
?[ 1. ? ? ? ? ?5.80444603 ?7.72222239]
?[ 1. ? ? ? ? ?2.89737803 ?4.84582798]
?[ 1. ? ? ? ? ?3.48896827 ?9.42538199]
?[ 1. ? ? ? ? ?7.98990181 ?9.38748992]
?[ 1. ? ? ? ? ?6.07911968 ?7.81580716]
?[ 1. ? ? ? ? ?8.54988938 ?9.83106546]
?[ 1. ? ? ? ? ?1.86253147 ?3.64519173]
?[ 1. ? ? ? ? ?5.09264649 ?7.16456405]
?[ 1. ? ? ? ? ?0.64048734 ?2.96504627]
?[ 1. ? ? ? ? ?0.44568267 ?7.27017831]]
[[ 0.]
?[ 0.]
?[ 0.]
?[ 0.]
?[ 0.]
?[ 0.]
?[ 0.]
?[ 0.]
?[ 0.]
?[ 0.]
?[ 0.]]
[[0]
?[0]
?[0]
?[0]
?[0]
?[0]
?[0]
?[0]
?[0]
?[0]
?[0]]

從測試結(jié)果來看可知兩種加載數(shù)據(jù)的方法得到的數(shù)據(jù)結(jié)果是一樣的,故兩種方法均適用于加載數(shù)據(jù)。

注意:

此處是以Logistic Regression模型加載數(shù)據(jù)為例,數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)本身或許會有差異,但加載數(shù)據(jù)的方式都是大同小異的,要靈活變通。

原文鏈接:https://blog.csdn.net/gdkyxy2013/article/details/81979214

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