【txt是什么格式的文件】python .txt文件读取及数据处理总结

1、处理包含数据的文件。

最近使用python读取txt文件时，在计算两种np.narray()类型的数组时出现了以下错误的小问题：

typeerror : u func ' subtract ' did not contain a loop with signature matching types dtype(' u3 ')dtype(' u3 ')

1作为python新手，遇到这个问题后花了很多时间在网上找了很多大神写的例子，终于解决了。

总结如下：

（1）出现此问题的原因是：目的是想计算两个数组间的差值，但数组中的元素不是数据类型（float或int等），而是str类型的。

（2）解决方法：在为空数组添加数据过程中，将每个数据强制转化为float型。

如将“c(dataSet[i][:-1])”修改为“ c([float(tk) for tk in dataSet[i][:-1]])”

现将利用Python读取txt文件的过程总结如下：

python版本为

（1）函数定义，存放于Func文件中：

from numpy import *

import random

#读取数据函数,返回list类型的训练数据集和测试数据集

def loadData(fileName):

trainingData=[]

testData=[]

with open(fileName) as txtData:

lines=()

for line in lines:

lineData=line.strip().split(',') #去除空白和逗号“,”

if random.random()<0.7: #数据集分割比例

(lineData) #训练数据集

else:

(lineData) #测试数据集

return trainingData,testData

#输入数据为list类型,分割数据集，分割为特征和标签两部分，返回数据为np.narray类型

def splitData(dataSet):

character=[]

label=[]

for i in range(len(dataSet)):

c([float(tk) for tk in dataSet[i][:-1]])

label.append(dataSet[i][-1])

return array(character),array(label)

（2）实现两个数组间的减法，存放于main.py文件中：

#__author__=='qustl_000'

#-*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np

import Function

fileName="1.txt"

trainingData,testData=Func(fileName)

trainingCharacter,trainingLabel=Func(trainingData)

testCharacter,testLabel=Func(testData)

diff1=np.tile(testCharacter[0],(len(trainingCharacter),1))-trainingCharacter

print('测试数据集的一条数据，扩充到与训练数据集同维：')

prin(testCharacter[0],(len(trainingCharacter),1)))

print('训练数据集：')

print(trainingCharacter)

print('作差后的结果：')

print(diff1)

（3）运行结果：

测试数据集的一条数据，扩充到与训练数据集同维：

[[ 1.5 60. ]

[ 1.5 60. ]

[ 1.5 60. ]]

训练数据集：

[[ 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. ]]

作差后的结果：

[[ 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. ]]

数据集如下：

1.5,40,thin

1.5,50,fat

1.5,60,fat

1.6,40,thin

1.6,50,thin

1.6,60,fat

1.6,70,fat

1.7,50,thin

1.7,60,thin

1.7,70,fat

1.7,80,fat

1.8,60,thin

1.8,70,thin

1.8,80,fat

1.8,90,fat

1.9,80,thin

1.9,90,fat

2、处理文本文件，如情感识别类的文件

在进行文本的情感分类时，从电影评论数据集网站上下载数据集后，发现数据集中存在许多不需要的符号。截取部分包含多余字符的数据如下：

下载数据集后，所有txt文件存放在两个文件夹：“neg”(包含消极评论)和“pos”(包含积极地评论)中。

两者的存放目录如下：“F:Self_Learning机器学习pythonBayesreview_polaritytxt_sentoken”。后面需要用到文件路径，此路径可根据自己存放目录修改。

主要涉及到的python操作有：多余字符的删除、文件夹中多文件的操作。

2.1 多余字符的删除

首先，我们要删除多余的符号，获得干净的数据。

经过查找资料，知道删除一条文本数据中不需要的符号，可以通过re.sub(chara,newChara,data)函数实现，其中chara是需要删除的字符，newChara是删除字符后相应位置的替换字符，data是需要操作的数据。比如下面的代码，指的是删除lines中包含的前面列出的字符，并用空白替换：

lineString = re.sub("[n.!/_-$%^*(+"')]+|[+—()?【】“”！:,;.？、~@#￥%…&*（）0123456789]+", " ", lines)

2.2 python对多文件的操作

下面的程序中，pathDirPos指的是所有积极评论的txt文件所在的目录，在此指的是“F:Self_Learning机器学习pythonBayesreview_polaritytxt_sentokenpos”。child就是获得的每个txt文件全名。

for allDir in pathDirPos:

child = os.('%s' % allDir)

2.3 电影评论数据集预处理

下面给出对于电影评论数据集的预处理程序（）.

'''获取数据，并去除数据中的多余符号,返回list类型的数据集'''

def loadData(pathDirPos,pathDirNeg):

posAllData = [] # 积极评论

negAllData = [] # 消极评论

# 积极评论

for allDir in pathDirPos:

lineDataPos = []

child = os.('%s' % allDir)

filename = r"review_polarity/txt_sentoken/pos/" + child

with open(filename) as childFile:

for lines in childFile:

lineString = re.sub("[n.!/_-$%^*(+"')]+|[+—()?【】“”！:,;.？、~@#￥%…&*（）0123456789]+", " ", lines)

line = lineS(' ') #用空白分割每个文件中的数据集（此时还包含许多空白字符）

for strc in line:

if strc != "" and len(strc) > 1: #删除空白字符，并筛选出长度大于1的单词

lineDa(strc)

(lineDataPos)

# 消极评论

for allDir in pathDirNeg:

lineDataNeg = []

child = os.('%s' % allDir)

filename = r"review_polarity/txt_sentoken/neg/" + child

with open(filename) as childFile:

for lines in childFile:

lineString = re.sub("[n.!/_-$%^*(+"')]+|[+—()?【】“”！:,;.？、~@#￥%…&*（）0123456789]+", " ", lines)

line = lineS(' ') #用空白分割每个文件中的数据集（此时还包含许多空白字符）

for strc in line:

if strc != "" and len(strc) > 1: #删除空白字符，并筛选出长度大于1的单词

lineDa(strc)

negAllDa(lineDataNeg)

return posAllData,negAllData

'''划分数据集，将数据集划分为训练数据和测试数据,参数splitPara为分割比例'''

def splitDataSet(pathDirPos,pathDirNeg,splitPara):

trainingData=[]

testData=[]

traingLabel=[]

testLabel=[]

posData,negData=loadData(pathDirPos,pathDirNeg)

pos_len=len(posData)

neg_len=len(negData)

#操作积极评论数据

for i in range(pos_len):

i()<splitPara):

(posData[i])

(1)

else:

(posData[i])

(1)

for j in range(neg_len):

i()<splitPara):

(negData[j])

(0)

else:

(negData[j])

(0)

return trainingData,traingLabel,testData,testLabel

责任编辑: 鲁达

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