用物件導向的方法進行資料的處理
昨天學習了物件導向的基礎，嘗試去用該思想去預處理機器學習的資料。基本思路是往函式中輸入資料檔案名稱和分配的比例ratio，輸出測試集，測試標籤，訓練集，訓練標籤。
from numpy import *
from sklearn import svm #庫不能寫在函式中。
class funsvm(): #沒引數
def __init__(self,name,ratio): #定義需要給funsvm傳入2個引數，名字和比例
self.name=name
self.ratio=ratio #定義類變數
def file2mat(self):
with open(self.name) as fr:
arrayline = fr.readlines() #讀取檔案
linenum = len(arrayline)
datamat = zeros((linenum,8))
label =
index = 0
for line in arrayline:
line = line.strip()
line = line.split(",")
datamat[index,:] = line[0:8]
index += 1
return datamat,label,linenum
def classify(self):
ratio = self.ratio
x,y,length = self.file2mat()
trainnum = int(ratio * length)
x_train = x[:trainnum]
x_test = x[trainnum:]
y_train = y[:trainnum]
y_test = y[trainnum:]
return x_train,x_test,y_train,y_test
data = funsvm("pima-indians-diabetes.txt",0.8)array([[ 6. , 148. , 72. , ..., 33.6 , 0.627, 50. ], #輸出numpy矩陣
[ 1. , 85. , 66. , ..., 26.6 , 0.351, 31. ],
[ 8. , 183. , 64. , ..., 23.3 , 0.672, 32. ],
...,
[ 3. , 174. , 58. , ..., 32.9 , 0.593, 36. ],
[ 7. , 168. , 88. , ..., 38.2 , 0.787, 40. ],
[ 6. , 105. , 80. , ..., 32.5 , 0.878, 26. ]])
python 物件導向程式設計
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