构建SVC分类器，并用(xTrain,ylabels)完成训练 #准备测试数据 #把testDigits目录下的所有样本数据转换为1*1024的行向量 #输出测试集上的错误率

好的，我来帮您解决这个问题。

首先，导入必要的库和加载数据集：

import numpy as np
import os
from sklearn.svm import SVC

# 加载数据集
def loadImageSet(path):
    fileList = os.listdir(path)
    numFiles = len(fileList)
    dataSet = np.zeros((numFiles, 1024))
    labels = np.zeros(numFiles)
    for i in range(numFiles):
        filePath = fileList[i]
        labels[i] = int(filePath.split('_')[0])
        with open(path + '/' + filePath, 'r') as f:
            for j in range(32):
                lineStr = f.readline()
                for k in range(32):
                    dataSet[i, 32*j+k] = int(lineStr[k])
    return dataSet, labels

# 加载训练数据集和测试数据集
trainData, trainLabels = loadImageSet('trainDigits')
testData, testLabels = loadImageSet('testDigits')

接下来，我们使用SVC构建一个分类器，并在训练集上进行训练：

# 构建SVC分类器
clf = SVC(C=200,kernel='rbf')

# 训练
clf.fit(trainData, trainLabels)

然后，我们使用测试集进行测试，并计算错误率：

# 测试
testSize = testData.shape[0]
errorCount = 0
for i in range(testSize):
    predictLabel = clf.predict([testData[i, :]])
    if predictLabel != testLabels[i]:
        errorCount += 1

# 输出错误率
print("错误率为: %.2f%%" % (errorCount/testSize * 100))

完整代码如下：

import numpy as np
import os
from sklearn.svm import SVC

# 加载数据集
def loadImageSet(path):
    fileList = os.listdir(path)
    numFiles = len(fileList)
    dataSet = np.zeros((numFiles, 1024))
    labels = np.zeros(numFiles)
    for i in range(numFiles):
        filePath = fileList[i]
        labels[i] = int(filePath.split('_')[0])
        with open(path + '/' + filePath, 'r') as f:
            for j in range(32):
                lineStr = f.readline()
                for k in range(32):
                    dataSet[i, 32*j+k] = int(lineStr[k])
    return dataSet, labels

# 加载训练数据集和测试数据集
trainData, trainLabels = loadImageSet('trainDigits')
testData, testLabels = loadImageSet('testDigits')

# 构建SVC分类器
clf = SVC(C=200,kernel='rbf')

# 训练
clf.fit(trainData, trainLabels)

# 测试
testSize = testData.shape[0]
errorCount = 0
for i in range(testSize):
    predictLabel = clf.predict([testData[i, :]])
    if predictLabel != testLabels[i]:
        errorCount += 1

# 输出错误率
print("错误率为: %.2f%%" % (errorCount/testSize * 100))

希望能帮到您！