Python SciPy arff.loadarff用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 scipy.io.arff.loadarff 的用法。

用法:

scipy.io.arff.loadarff(f)#

读取 arff 文件。

数据以记录数组的形式返回，可以像 NumPy 数组的字典一样进行访问。例如，如果其中一个属性名为 ‘pressure’，则可以从 data 记录数组访问其前 10 个数据点，如下所示：data['pressure'][0:10]

参数 ：：

f： file-like 或 str

File-like 要读取的对象，或要打开的文件名。

返回 ：：

data： 记录数组

arff 文件的数据，可通过属性名称访问。

meta： scipy.io.arff.MetaData

包含有关 arff 文件的信息，例如属性的名称和类型、关系(数据集的名称)等。

抛出 ：：

ParseArffError

如果给定文件不是ARFF-formatted，则会引发此问题。

NotImplementedError

ARFF 文件具有尚不支持的属性。

注意：

这个函数应该可以读取大部分 arff 文件。未实现的函数包括：

• 日期类型属性

• 字符串类型属性

它可以读取具有数字和名义属性的文件。它无法读取数据稀疏的文件(文件中的 {})。但是，此函数可以读取缺少数据的文件(文件中的？)，将数据点表示为 NaN。

例子：

>>> from scipy.io import arff
>>> from io import StringIO
>>> content = """
... @relation foo
... @attribute width  numeric
... @attribute height numeric
... @attribute color  {red,green,blue,yellow,black}
... @data
... 5.0,3.25,blue
... 4.5,3.75,green
... 3.0,4.00,red
... """
>>> f = StringIO(content)
>>> data, meta = arff.loadarff(f)
>>> data
array([(5.0, 3.25, 'blue'), (4.5, 3.75, 'green'), (3.0, 4.0, 'red')],
      dtype=[('width', '<f8'), ('height', '<f8'), ('color', '|S6')])
>>> meta
Dataset: foo
    width's type is numeric
    height's type is numeric
    color's type is nominal, range is ('red', 'green', 'blue', 'yellow', 'black')