ubuntu用python如何将arff文件转换成svm文件

可以使用Python中的scikit-learn库来进行arff文件转换成svm文件的操作。具体步骤如下：

1. 首先安装scikit-learn库：

pip install -U scikit-learn

2. 导入相关模块：

from sklearn.datasets import load_svmlight_file
from scipy.io import arff

3. 加载arff文件并转换成numpy数组：

data, meta = arff.loadarff('input_file.arff')
X = data.view(np.float32).reshape(data.shape + (-1,))

4. 加载svm文件并转换成numpy数组：

X, y = load_svmlight_file('input_file.svm')

5. 将numpy数组保存为svm文件：

from sklearn.datasets import dump_svmlight_file
dump_svmlight_file(X, y, 'output_file.svm')

整个过程就是将arff文件读入成为numpy数组，然后使用scikit-learn库的load_svmlight_file函数读取svm文件为numpy数组，最后使用dump_svmlight_file函数将numpy数组写入为svm文件。