怎么将自己的数据放入numpy数组中
时间: 2024-05-02 20:22:14 浏览: 126
可以使用numpy提供的函数将数据放入numpy数组中。
1. 使用numpy.array()函数将列表转换为numpy数组。
```python
import numpy as np
data_list = [1, 2, 3, 4, 5]
data_array = np.array(data_list)
print(data_array)
```
输出:
```
[1 2 3 4 5]
```
2. 使用numpy.ndarray()函数直接创建numpy数组。
```python
import numpy as np
data_array = np.ndarray(shape=(3, 3), dtype=int, buffer=np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
print(data_array)
```
输出:
```
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
```
3. 使用numpy.loadtxt()函数从文件中读取数据,并将其转换为numpy数组。
```python
import numpy as np
data_array = np.loadtxt('data.txt')
print(data_array)
```
其中,data.txt文件中的数据如下:
```
1 2 3
4 5 6
7 8 9
```
输出:
```
[[1. 2. 3.]
[4. 5. 6.]
[7. 8. 9.]]
```
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# 将数据的特征列和标签列分别提取出来
features = torch.from_numpy(data[:, :-1])
labels = torch.from_numpy(data[:, -1])
# 打印特征列和标签列的形状
print("Features shape:", features.shape)
print("Labels shape:", labels.shape)
```
输出:
```
Features shape: torch.Size([3, 3])
Labels shape: torch.Size([3])
```
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features = torch.from_numpy(data[:, :-1]).float()
labels = torch.from_numpy(data[:, -1]).float()
# 定义归一化器
scaler = MinMaxScaler()
# 对特征列进行归一化
features_normalized = scaler.fit_transform(features)
# 打印归一化后的特征列和标签列
print("Normalized features:", features_normalized)
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```
输出:
```
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