假设有一个数据文件a.txt,写一段代码实现1.从文件中加载数据 2.对数据进行归一化 3.构造数据集提供器
时间: 2024-02-20 21:57:24 浏览: 147
下面是一段 Python 代码,使用 NumPy 和 Pandas 库实现了从文件中加载数据、对数据进行归一化以及构造数据集提供器的功能:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
# 从文件中加载数据
data = pd.read_csv('a.txt', header=None, delimiter='\t')
# 对数据进行归一化
data_norm = (data - data.mean()) / data.std()
# 构造数据集提供器
def data_generator(batch_size):
while True:
indices = np.random.permutation(len(data_norm))
for i in range(0, len(indices), batch_size):
batch_indices = indices[i:i+batch_size]
yield data_norm.iloc[batch_indices].values
```
首先使用 Pandas 的 `read_csv` 函数从文件中读取数据,将其存储在一个 DataFrame 对象 `data` 中。然后使用 NumPy 中的归一化公式将数据进行归一化,得到一个新的 DataFrame 对象 `data_norm`。
最后定义了一个数据集提供器 `data_generator`,它接受一个批次大小 `batch_size`,并且每次调用时返回一个大小为 `batch_size` 的数据批次。该数据批次是从归一化后的数据集中随机选择的。
使用示例:
```python
# 创建数据集提供器
batch_size = 32
data_provider = data_generator(batch_size)
# 获取一个数据批次
batch = next(data_provider)
print(batch.shape) # (32, num_features)
```
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