Python加载文件内容的两种实现方式详解

这篇文章主要介绍了Python加载文件内容的两种实现方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教

说到机器学习，大家首先想到的可能就是Python和算法了，其实光有Python和算法是不够的，数据才是进行机器学习的前提。

大多数的数据都会存储在文件中，要想通过Python调用算法对数据进行相关学习，首先就要将数据读入程序中，本文介绍两种加载数据的方式，在之后的算法介绍中，将频繁使用这两种方式将数据加载到程序。

下面我们将以Logistic Regression模型加载数据为例，分别对两种不同的加载数据的方式进行介绍。

一、利用open()函数进行加载

def load_file(file_name):
   '''
   利用open()函数加载文件
   :param file_name: 文件名
   :return: 特征矩阵、标签矩阵
   '''
   f = open(file_name)  # 打开训练数据集所在的文档
   feature = []  # 存放特征的列表
   label = []  #存放标签的列表
   for row in f.readlines():
       f_tmp = []  # 存放特征的中间列表
       l_tmp = []  # 存放标签的中间列表
       number = row.strip().split("\t")  # 按照\t分割每行的元素，得到每行特征和标签
       f_tmp.append(1)  # 设置偏置项
       for i in range(len(number) - 1):
           f_tmp.append(float(number[i]))
       l_tmp.append(float(number[-1]))
       feature.append(f_tmp)
       label.append(l_tmp)
   f.close()  # 关闭文件，很重要的操作
   return np.mat(feature), np.mat(label)

二、利用Pandas库中的read_csv()方法进行加载

def load_file_pd(path, file_name):
   '''
   利用pandas库加载文件
   :param path: 文件路径
   :param file_name: 文件名称
   :return: 特征矩阵、标签矩阵
   '''
   feature = pd.read_csv(path + file_name, delimiter="\t", header=None, usecols=[0, 1])
   feature.columns = ["a", "b"]
   feature = feature.reindex(columns=list('cab'), fill_value=1)
   label = pd.read_csv(path + file_name, delimiter="\t", header=None, usecols=[2])
   return feature.values, label.values

三、示例

我们可以使用上述的两种方法加载部分数据进行测试，数据内容如下：

数据分为三列，前两列是特征，最后一列是标签。

加载数据代码如下：

'''
两种方式加载文件
'''
 
import pandas as pd
import numpy as np
 
def load_file(file_name):
   '''
   利用open()函数加载文件
   :param file_name: 文件名
   :return: 特征矩阵、标签矩阵
   '''
   f = open(file_name)  # 打开训练数据集所在的文档
   feature = []  # 存放特征的列表
   label = []  #存放标签的列表
   for row in f.readlines():
       f_tmp = []  # 存放特征的中间列表
       l_tmp = []  # 存放标签的中间列表
       number = row.strip().split("\t")  # 按照\t分割每行的元素，得到每行特征和标签
       f_tmp.append(1)  # 设置偏置项
       for i in range(len(number) - 1):
           f_tmp.append(float(number[i]))
       l_tmp.append(float(number[-1]))
       feature.append(f_tmp)
       label.append(l_tmp)
   f.close()  # 关闭文件，很重要的操作
   return np.mat(feature), np.mat(label)
 
def load_file_pd(path, file_name):
   '''
   利用pandas库加载文件
   :param path: 文件路径
   :param file_name: 文件名称
   :return: 特征矩阵、标签矩阵
   '''
   feature = pd.read_csv(path + file_name, delimiter="\t", header=None, usecols=[0, 1])
   feature.columns = ["a", "b"]
   feature = feature.reindex(columns=list('cab'), fill_value=1)
   label = pd.read_csv(path + file_name, delimiter="\t", header=None, usecols=[2])
   return feature.values, label.values
 
if __name__ == "__main__":
   path = "C://Users//Machenike//Desktop//xzw//"
   feature, label = load_file(path + "test.txt")
   feature_pd, label_pd = load_file_pd(path, "test.txt")
   print(feature)
   print(feature_pd)
   print(label)
   print(label_pd)
测试结果：

[[ 1.          1.43481273  4.54377111]
[ 1.          5.80444603  7.72222239]
[ 1.          2.89737803  4.84582798]
[ 1.          3.48896827  9.42538199]
[ 1.          7.98990181  9.38748992]
[ 1.          6.07911968  7.81580716]
[ 1.          8.54988938  9.83106546]
[ 1.          1.86253147  3.64519173]
[ 1.          5.09264649  7.16456405]
[ 1.          0.64048734  2.96504627]
[ 1.          0.44568267  7.27017831]]
[[ 1.          1.43481273  4.54377111]
[ 1.          5.80444603  7.72222239]
[ 1.          2.89737803  4.84582798]
[ 1.          3.48896827  9.42538199]
[ 1.          7.98990181  9.38748992]
[ 1.          6.07911968  7.81580716]
[ 1.          8.54988938  9.83106546]
[ 1.          1.86253147  3.64519173]
[ 1.          5.09264649  7.16456405]
[ 1.          0.64048734  2.96504627]
[ 1.          0.44568267  7.27017831]]
[[ 0.]
[ 0.]
[ 0.]
[ 0.]
[ 0.]
[ 0.]
[ 0.]
[ 0.]
[ 0.]
[ 0.]
[ 0.]]
[[0]
[0]
[0]
[0]
[0]
[0]
[0]
[0]
[0]
[0]
[0]]

从测试结果来看可知两种加载数据的方法得到的数据结果是一样的，故两种方法均适用于加载数据。

注意：

此处是以Logistic Regression模型加载数据为例，数据与数据本身或许会有差异，但加载数据的方式都是大同小异的，要灵活变通。

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