访问数数组中从该文件在Python

我已经pred_data.txt作为访问数数组中从该文件在Python

19.08541,17.41787,16.59118,16.03507,15.68560

20.01880,18.21,19.48975,19.32,19.29945

17.32453,17.434,15.4253,12.422,11.4311

f=open('pred_data.txt','r') 
for value in f: 
    exam=np.array(value) 
    pred=clf.predict(exam) 
    print(pred)

当我运行它，我得到了

ValueError: could not convert string to float:'19.08541,17.41787,16.59118,16.03507,15.68560\n'

但是当我尝试这样的： example=np.array([19.08541,17.41787,16.59118,16.03507,15.68560]) pred=clf.predict(example)

我得到了预测的输出。如何从文件访问数据以获取输出？

来源

2017-10-15 Maha Dev

我没有测试这个，但没有帮助事先将行/值分割成数组？我的意思是

for value in f: 
    exam=np.array(value.split(',')) 
    ...

这样它会更容易，如果字符串转换列表为花车，而不是将全系列的花车作为字符串列表。

来源

2017-10-15 11:57:57 z0tti

当您从文件中读取一行时，它会以str的形式出现。因此，在你的例子是：

for value in f: 
    np.array(value)

是一样的：

np.array('19.08541,17.41787,16.59118,16.03507,15.68560\n')

你需要得到一份有条去掉\n，并采用分体式打入实际的单位是：

values_strs = value.strip().split(',')

但是，这将让你将一个strs列表。这是更好地施展那些使用float还有：

# This is a comprehension. It's a bit clearer and more obvious than 
# calling `map(float, value.strip().split(','))`, but they boil down 
# to a similar idea. 
values_flt = [float(v) for v in value.strip().split(',')]

总之，你可以只简化为：

exam = np.array(float(v) for v in value.strip().split(','))

来源

2017-10-15 12:01:15 cwallenpoole

当我用'考试= np.array（浮在value.strip V（）。分裂（ ''）（V））'我喜欢这个<发生器对象在0x00000266DAF54410>在'打印（考试）' –

你应该使用功能从numpy的“fromstring”。我觉得你的情况应该是这样的：

f = open("pred_data.txt", 'r').read() 
preds = np.fromstring(f, sep=",") 
print(preds)

这可能不是最好的方式，但它的工作。

参见： https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.fromstring.html

来源

2017-10-15 12:06:13

使用numpy的的loadtxt功能。

import numpy as np 
np_array = np.loadtxt('pre_data.txt', delimiter=',')

来源

2017-10-15 12:48:29

访问数数组中从该文件在Python

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