读取horseColicTraining2.txt、horseColicTest2.txt文件中的数据,分别作为X_train, y_train ,X_test, y_test #要求上述数据集均为数组类型
时间: 2023-12-10 11:38:40 浏览: 18
以下是读取文件并转换为数组的代码:
```python
import numpy as np
# 读取训练集数据
with open('horseColicTraining2.txt') as f:
data_train = [line.strip().split('\t') for line in f.readlines()]
X_train = np.array(data_train)[:, :-1].astype(float)
y_train = np.array(data_train)[:, -1].astype(int)
# 读取测试集数据
with open('horseColicTest2.txt') as f:
data_test = [line.strip().split('\t') for line in f.readlines()]
X_test = np.array(data_test)[:, :-1].astype(float)
y_test = np.array(data_test)[:, -1].astype(int)
```
其中,`with open()` 语句可以自动关闭文件,避免了手动关闭文件的繁琐过程。`strip()` 方法用于去除每行开头和结尾的空格和换行符,`split('\t')` 方法用于按照制表符分割每行数据。最后,`astype()` 方法将数据类型转换为 float(X) 或 int(y)。
相关问题
读取horseColicTraining2.txt、horseColicTest2.txt文件中的数据,分别作为X_train, y_train ,X_test, y_test
好的,假设这两个文件在当前工作目录下,可以使用以下代码读取数据:
```python
import numpy as np
# 读取训练集数据
train_data = np.loadtxt('horseColicTraining2.txt', delimiter='\t')
X_train = train_data[:, :-1]
y_train = train_data[:, -1]
# 读取测试集数据
test_data = np.loadtxt('horseColicTest2.txt', delimiter='\t')
X_test = test_data[:, :-1]
y_test = test_data[:, -1]
```
这里使用`numpy`库中的`loadtxt`函数来读取数据,`delimiter='\t'`表示数据文件中使用制表符作为列分隔符。`train_data`和`test_data`是读取后的原始数据,`X_train`和`y_train`、`X_test`和`y_test`是分别从原始数据中提取出的特征和标签。
帮我写代码,读取horseColicTraining2.txt、horseColicTest2.txt文件中的数据,分别作为X_train, y_train ,X_test, y_test
好的,以下是读取数据并分割的代码:
```python
import numpy as np
def load_data(file_path):
data = []
label = []
with open(file_path) as f:
for line in f.readlines():
line = line.strip().split('\t')
data.append([float(x) for x in line[:-1]])
label.append(int(line[-1]))
return np.array(data), np.array(label)
# 读取训练集
X_train, y_train = load_data('horseColicTraining2.txt')
# 读取测试集
X_test, y_test = load_data('horseColicTest2.txt')
```
这里使用 `numpy` 库来存储数据,`load_data` 函数用来读取数据,返回的是 `numpy` 数组类型的数据和标签。