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0. 前言

本节实战，生成csv文件

1. 代码部分

1. 导入模块

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import numpy as np
import sklearn
import pandas as pd
import os
import sys
import time
import tensorflow as tf
from tensorflow import kerasprint(tf.__version__)
print(sys.version_info)
for module in mpl,np,pd,sklearn,tf,keras:print(module.__name__,module.__version__)

2. 读取数据

from sklearn.datasets import fetch_california_housing# 房价预测
housing = fetch_california_housing()

3. 划分样本

# 划分样本
from sklearn.model_selection import train_test_splitx_train_all,x_test,y_train_all,y_test = train_test_split(housing.data,housing.target,random_state=7)
x_train,x_valid,y_train,y_valid = train_test_split(x_train_all,y_train_all,random_state=11)print(x_train.shape,y_train.shape)
print(x_valid.shape,y_valid.shape)
print(x_test.shape,y_test.shape)

4. 数据归一化

# 归一化
from sklearn.preprocessing import StandardScalerscaler = StandardScaler()
x_train_scaled = scaler.fit_transform(x_train)
x_valid_scaled = scaler.transform(x_valid)
x_test_scaled = scaler.transform(x_test)

5.1 保存文件

output_dir = 'generate_csv'
if not os.path.exists(output_dir):os.mkdir(output_dir)def save_to_csv(output_dir,data,name_prefix,header=None,n_parts=10):path_format = os.path.join(output_dir,'{}_{:02d}.csv')filenames = []for file_idx,row_indices in enumerate(np.array_split(np.arange(len(data)),n_parts)):part_csv = path_format.format(name_prefix,file_idx)filenames.append(part_csv)with open(part_csv,'wt',encoding='utf-8') as f:if header is not None:f.write(header + '\n')for row_index in row_indices:f.write(','.join([repr(col) for col in data[row_index]]))f.write('\n')return filenamestrain_data = np.c_[x_train_scaled,y_train]
valid_data = np.c_[x_valid_scaled,y_valid]
test_data = np.c_[x_test_scaled,y_test]header_cols = housing.feature_names + ['MiddianHouseValue']header_str = ','.join(header_cols)

5.2 保存文件

train_filenames = save_to_csv(output_dir,train_data,'train',header_str,n_parts=20)
valid_filenames = save_to_csv(output_dir,valid_data,'valid',header_str,n_parts=10)
test_filenames = save_to_csv(output_dir,test_data,'test',header_str,n_parts=10)

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5.1 保存文件

5.2 保存文件

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