python读取txt文件中的数字_python从txt文件读取数据

（作为一个python初学者，记录一点学习期间的笔记，方便日后查阅，若有错误或者更加便捷的方法，望指出！）

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(filename,split,trainingSet=[],testSet=[]):

with open(filename,'r') as file:

lines=file.readlines()

dataset= [[] for i in range(len(lines)-1)]for i inrange(len(dataset)):

dataset[i][:]= (item for item in lines[i].strip().split(',')) #逐行读取数据

print("dateset:",dataset)for x inrange(len(dataset)):for y in range(len(dataset[0])-1):

dataset[x][y]= float(dataset[x][y]) #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(dataset[x])else:

testSet.append(dataset[x])print("trainingSet",len(trainingSet))print("testset",len(testSet))

loadData('irisdata.txt',0.8)

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("AllElectronics.csv", 'r') as file:

data_lines=file.readlines()

data= [[] for i indata_lines]for i inrange(len(data_lines)):

data[i][:]= (item for item in data_lines[i].strip().split(","))

headers=[]

featureList=[]

labelList=[]for i indata[0]:

headers.append(i)#提取第一行类别名称

del(data[0])for row indata:

labelList.append(row[-1])

rowDict={}for i in range(1,len(row)-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(rowDict)print(labelList)print(featureList)

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