1、處理包含數據的文件

最近利用Python讀取txt文件時遇到了一個小問題，就是在計算兩個np.narray()類型的數組時，出現了以下錯誤：

TypeError: ufunc 'subtract' did not contain a loop with signature matching types dtype('<U3') dtype('<U3') dtype('<U3')

作為一個Python新手，遇到這個問題后花費了挺多時間，在網上找了許多大神們寫的例子，最后終于解決了。

總結如下：

（1）出現此問題的原因是：目的是想計算兩個數組間的差值，但數組中的元素不是數據類型（float或int等），而是str類型的。

（2）解決方法：在為空數組添加數據過程中，將每個數據強制轉化為float型。

如將“character.append(dataSet[i][:-1])”修改為“ character.append([float(tk) for tk in dataSet[i][:-1]])”

現將利用Python讀取txt文件的過程總結如下：

python版本為python3.6

（1）函數定義，存放于Function.py文件中：

from numpy import *import random#讀取數據函數,返回list類型的訓練數據集和測試數據集def loadData(fileName):  trainingData=[] testData=[] with open(fileName) as txtData: lines=txtData.readlines() for line in lines:  lineData=line.strip().split(',') #去除空白和逗號“,”  if random.random()<0.7:  #數據集分割比例  trainingData.append(lineData) #訓練數據集  else:  testData.append(lineData) #測試數據集 return trainingData,testData#輸入數據為list類型,分割數據集，分割為特征和標簽兩部分，返回數據為np.narray類型def splitData(dataSet):  character=[] label=[] for i in range(len(dataSet)): character.append([float(tk) for tk in dataSet[i][:-1]]) label.append(dataSet[i][-1]) return array(character),array(label)

（2）實現兩個數組間的減法，存放于main.py文件中：

#__author__=='qustl_000'#-*- coding: utf-8 -*-import numpy as npimport FunctionfileName="1.txt"trainingData,testData=Function.loadData(fileName)trainingCharacter,trainingLabel=Function.splitData(trainingData)testCharacter,testLabel=Function.splitData(testData)diff1=np.tile(testCharacter[0],(len(trainingCharacter),1))-trainingCharacterprint('測試數據集的一條數據，擴充到與訓練數據集同維：')print(np.tile(testCharacter[0],(len(trainingCharacter),1)))print('訓練數據集：')print(trainingCharacter)print('作差后的結果：')print(diff1)

（3）運行結果：

測試數據集的一條數據，擴充到與訓練數據集同維：[[ 1.5 60. ] [ 1.5 60. ] [ 1.5 60. ] [ 1.5 60. ] [ 1.5 60. ] [ 1.5 60. ] [ 1.5 60. ] [ 1.5 60. ] [ 1.5 60. ] [ 1.5 60. ] [ 1.5 60. ] [ 1.5 60. ] [ 1.5 60. ]]訓練數據集：[[ 1.5 40. ] [ 1.5 50. ] [ 1.6 40. ] [ 1.6 50. ] [ 1.6 60. ] [ 1.6 70. ] [ 1.7 60. ] [ 1.7 70. ] [ 1.7 80. ] [ 1.8 60. ] [ 1.8 80. ] [ 1.8 90. ] [ 1.9 90. ]]作差后的結果：[[ 0. 20. ] [ 0. 10. ] [ -0.1 20. ] [ -0.1 10. ] [ -0.1 0. ] [ -0.1 -10. ] [ -0.2 0. ] [ -0.2 -10. ] [ -0.2 -20. ] [ -0.3 0. ] [ -0.3 -20. ] [ -0.3 -30. ] [ -0.4 -30. ]]