python 实战决策树之txt数据导入

首先将txt数据导入

两种方法第一

将txt 转化为csv

注意输出路径不能更改这能在根目录下

否则会报错

然后再通过np读取到

第二种直接txt读取

但是形式不一样第二种属于元组

np.loadtxt同样也能读取csv文件

但是直接读取会发生错误

嗯哼错误提示说类型转化出错不过从上述错误可以看出其类型是默认float的查一下 loadtxt函数

loadtxt(fname, dtype=<class 'float'>, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0)

fname要读取的文件、文件名、或生成器。
dtype数据类型，默认float。还可以控制每一列的数据类型和精度等信息。
comments注释。
delimiter分隔符，默认是空格。
skiprows跳过前几行读取，默认是0，必须是int整型。
usecols：要读取哪些列，0是第一列。例如，usecols = （1,4,5）将提取第2，第5和第6列。默认读取所有列。

unpack如果为True，将分列读取。

故我们把类型设置为str

成功

但是有点难看，为什么因为没有正确分隔

CSV文件默认以英文逗号做为列分隔符,换行符作为行分隔符故我们加了一个条件

c = np.loadtxt("file.csv", dtype=np.str,delimiter=",")

稍微好看一丢丢

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