机器学习——文件的读取

机器学习--python之学会如何从文件逐行读取数据 学会如何从文件逐行读取数据 在上代码之前先来分析一下学会从文件逐行读取数据对我们学习机器学习算法的时候有什么作用。在学习机器学习算法的时候,会用到大量的数据作为训练集,手动输入显然不能满足需求,而且效率极其低下,更不能体现计算机的作用。 上代码: from numpy import * import operator def read_data_test(filename): f 阅读详情

机器学习——文件的读取

(一).txt文件的读取

txt的链接
链接:https://pan.baidu.com/s/1fIAUdCDTpR7TiqLHZtx1yg
提取码:0929
python strip() 函数和 split() 函数的详解及实例

一直以来都分不清楚strip和split的功能,实际上strip是删除的意思;而split则是分割的意思。因此也表示了这两个功能是完全不一样的,strip可以删除字符串的某些字符,而split则是根据规定的字符将字符串进行分割。
split()函数
split():拆分字符串。通过指定分隔符对字符串进行切片,并返回分割后的字符串列表(list)

inst=[]
    data=[]
    with open('lenses.txt', 'r') as fr:
        for inst in fr.readlines():#一行一行的读取
            print(inst.strip().split('\t'))
            data.append(inst.strip().split('\t'))

    print('输出读取到的全部数据:')
    print(data)

在这里插入图片描述

(二)excel文件读取操作

excel文件链接:
链接:https://pan.baidu.com/s/1JTX7a4qwi9biuLecQfleUQ
提取码:0929

使用pandas读取文件,使用numpy选取那几列,和切片

import pandas as pd
import numpy as np
import xlrd
from numpy import *
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_excel('02.美国新冠肺炎疫情历史总数据9.9.xlsx')
X = np.array(data.drop(['时间','总确诊'],axis=1))
y = np.array(data['总确诊'])
print("新增_治愈_死亡(这三列数据)")
print(X)
print("总确诊(这列数据)")
print(y)

# 划分训练集和测试集

X_train = X[0:217]  # 0~216 作为训练集
y_train = y[0:217]
print("训练集:新增_治愈_死亡(这三列数据)")
print(X_train)
print("训练集:总确诊(这列数据)")
print(y_train)


X_test = X[217:226] # 216~225 作为测试集
y_test = y[217:226]
print("测试集:新增_治愈_死亡(这三列数据)")
print(X_test)
print("测试集:总确诊(这列数据)")
print(y_test)
机器学习实战 2txt文件读取数据(书2.2.1) 书2.2.1 解析txt文件 读取其中的数据 1.记录 2.2.1 the whole def file2matrix(filename): fr = open(filename) arrayOLines = fr.readlines() numberOfLines = len(arrayOLines) returnMat = zeros((numberOfLi... 阅读详情

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