对python .txt文件读取及数据处理方法总结

对对python .txt文件读取及数据处理方法总结文件读取及数据处理方法总结

下面小编就为大家分享一篇对python .txt文件读取及数据处理方法总结，具有很好的参考价值，希望对大家有所

帮助。一起跟随小编过来看看吧

1、处理包含数据的文件、处理包含数据的文件

最近利用Python读取txt文件时遇到了一个小问题，就是在计算两个np.narray()类型的数组时，出现了以下错误：

TypeError: ufunc 'subtract' did not contain a loop with signature matching types dtype('<U3') dtype('<U3') dtype('<U3')

作为一个Python新手，遇到这个问题后花费了挺多时间，在网上找了许多大神们写的例子，最后终于解决了。

总结如下：总结如下：

（1）函数定义，存放于Function.py文件中：

from numpy import *

import random

#读取数据函数,返回list类型的训练数据集和测试数据集

def loadData(fileName):

trainingData=[]

testData=[]

with open(fileName) as txtData:

lines=txtData.readlines()

for line in lines:

#输入数据为list类型,分割数据集，分割为特征和标签两部分，返回数据为np.narray类型

def splitData(dataSet):

character=[]

label=[]

for i in range(len(dataSet)):

character.append([float(tk) for tk in dataSet[i][:-1]])

label.append(dataSet[i][-1])

return array(character),array(label)

（2）实现两个数组间的减法，存放于main.py文件中：

#__author__=='qustl_000'

testCharacter,testLabel=Function.splitData(testData)

diff1=np.tile(testCharacter[0],(len(trainingCharacter),1))-trainingCharacter

print('测试数据集的一条数据，扩充到与训练数据集同维：')

print(np.tile(testCharacter[0],(len(trainingCharacter),1)))

print('训练数据集：')

print(trainingCharacter)

print('作差后的结果：')

print(diff1)

（3）运行结果：

测试数据集的一条数据，扩充到与训练数据集同维：