CH6 从文件中载入训练数据

1. 掌握用文本文件和CSⅴ文件准备训练数据
2. 掌握对数据列和非数据列的处理
3. 掌握从文件中加载训练数据

用文件准备训练数据

纯文本文件

• 纯文本文件（.txt）：只保存文本信息的文件
• 相比Word、PDF等格式文件较小
• 相比二进制格式存储数据文件稍大（易读性较好）

数据的数字化

数据格式

训练数据的格式

数据整理

小明,90,80,70,0
小红,98,95,87,1
小王,99,99,99,1
小华,80,85,90,0

非数字项的清理

训练数据的一般格式

纯文本文件，文件编码是 UTF-8，Excel 软件，识别 CSV 文件为表格并编辑。

• CSV（ Comma-Separated Values）格式指的是文件中每行是一条数据，每行的多个数值间用逗号分隔开，例：

  1,2,3,4
  3.25,9.5,8.7,1.34
  

• CSV 文件中一般每行的数据项数应该是一样的

• CSV 文件可以被 Excel 软件识别为表格并编辑

CSV 文件处理数据

把文件另存为 data.csv。

加载文件中的训练数据

import numpy as np
wholeData = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',', dtype=np.float32)
print(wholeData)

loadtxt 函数的 3 个参数：

1. 要读取的文件名
2. 数据项之间用什么字符隔开
3. 读取的数据类型

从非当前目录加载训练数据，使用绝对文件路径。

np.loadtxt('C:\ml\data.txt', delimiter=',', dtype=np.float32)

舍弃非数字列

import numpy as np
import pandas as pd

fileData = pd.read_csv('data.csv', dtype=np.float32, header=None, usecols=(1,2,3,4))
wholeData = fileData.as_matrix()
print(wholeData)

• usecols=(1,2,3,4) 只保留第 1、2、3、4 列，即丢弃第 0 列（注意排序是从0开始）
• fileData.as_matrix() 函数：将表格数据转换为二维数组

非数字列与数字列的转换

90,80,70,否
98,95,87,是
99,99,99,是
80,85,90,否

import numpy as np
import pandas as pd

fileData = pd.read_csv('data.csv', dtype=np.float32, header=None, converters={(3):lambda s:1.0 if s=='是' else 0.0})
wholeData = fileData.as_matrix()
print(wholeData)

• 使用 converter 来转换第 3 列为 0 或 1 的数字。
• lambda - 匿名函数

90.80,70,0
98,95,87,1
99,99,99,1
80,85,90,0

把序号为 1 的列（第 2 列）的数字都减去 10。

fileData = pd.read_csv('data.csv', dtype=np.float32, header=None, converters={(1):lambda s:float(s)-10})

把序号为 2 的列（第三列）都变成 0。

fileData = pd.read_csv('data.csv', dtype=np.float32, header=None, converters={(2):lambda s:0,(3):lambda s:1})

分拆数据喂给神经网络

# ...
fileData = pd.read_csv('data.csv', dtype=np.float32, header=None)
wholeData = fileData.as_matrix()
rowCount = int(wholeData.size/wholeData[0].size)
# ...

for i in range(2):
	for j in range(rowCount):
		result = sess.run(
			[train, x, yTrain, wn, b, n2, y, loss],
			feed_dict={x:wholeData[j][0:3], yTrain:wholeData[j][3]}
		)
		print(result)

二维数组的第一维表示行，第二维代表列，wholeData[j][0:3] 表示第j行的前3个数字组成的向量。wholeData[j][3] 表示第j行的第4个数

字，是一个标量。

练习

1. 尝试用文本文件准备一个每行有 5 项数据的训练数据集，并读取其中的内容，同时舍弃掉第 3 列的数据。

   import numpy as np
   import pandas as pd
   
   fileData = pd.read_csv('dataq.csv', dtype=np.float32, header=None, usecols=(0, 1, 2, 4))
   wholeData = fileData.as_matrix()
   print(wholeData)
   

2. 将上一题中准备的训练数据读取后，将第 3 列改为一个随机数而非丢弃。

   import numpy as np
   import pandas as pd
   import random
   
   fileData = pd.read_csv('dataq.csv', dtype=np.float32, header=None, converters={(3): lambda s: random.random()})
   wholeData = fileData.as_matrix()
   print(wholeData)