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python从txt文件读取数据
 

1、读取txt文件数据,并对其中部分数据进行划分。一部分作为训练集数据,一部分作为测试集数据:

def loaddata:
 with open as file:
 lines = file.readlines
 dataset = [[] for i in range-1)]
 for i in range):
 dataset[i][:] = .split) # 逐行读取数据
 print
 for x in range):
 for y in range-1):
 dataset[x][y] = float # 将除最后一列的数据转化为浮点型
 if random.random split: # 将数据集进行划分
 trainingset.append
 else:
 testset.append
 print)
 print)
loaddata

 



2、提取csv文件中的数据,把特征值转化为:特征名称:特征值 的字典格式,用于调用sklearn库。


转换结果如图:
with open as file:
 data_lines = file.readlines
 data = [[] for i in data_lines]
 for i in range):
 data[i][:] = .split)
headers = []
featurelist = []
labellist = []
for i in data[0]:
 headers.append # 提取第一行类别名称
del
for row in data:
 labellist.append
 rowdict = {}
 for i in range-1): # 把每一行转换成一个字典,便于直接利用sklearn直接提供的库函数
 rowdict[headers[i]] = row[i]
 featurelist.append
print
print

 

 

 
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