如何用python创建自己的数据字典/结构

在

sci工具包学习

python库中，可以通过以下命令轻松访问许多数据集：

例如，要加载

iris

数据集：

iris=dataset.load\u iris（）

现在我们可以按如下方式分配数据和目标/标签变量：

X=iris.data#将特征数据集分配给X

Y=iris.target#将标签分配给Y

我的问题是如何使用我自己的csv、xml或任何其他格式的数据创建我自己的数据字典，使数据可以轻松调用，功能/标签也可以轻松访问。
这可能吗？有人帮帮我！！ 顺便说一句，我是通过continuum使用spyder（anaconda）平台。
谢谢

我认为至少有两种（简单的）解决方案可以解决您的问题

首先，您可以将数据存储在您喜欢的任何结构中

# Storing in a list
my_list = []
my_list.append(iris.data)
my_list[0] # your data

# Storing in a dictionary
my_dict = {}
my_dict["data"] = iris.data
my_dict["data"] # your data

或者，您可以创建自己的类：

Class MyStructure:
    def __init__(data, target):
        self.data = data
        self.target = target

my_class = MyStructure(iris.data, iris.target)
my_class.data # your data

希望对你有所帮助

我发现至少有两种（简单的）方法可以解决你的问题

首先，您可以将数据存储在您喜欢的任何结构中

# Storing in a list
my_list = []
my_list.append(iris.data)
my_list[0] # your data

# Storing in a dictionary
my_dict = {}
my_dict["data"] = iris.data
my_dict["data"] # your data

或者，您可以创建自己的类：

Class MyStructure:
    def __init__(data, target):
        self.data = data
        self.target = target

my_class = MyStructure(iris.data, iris.target)
my_class.data # your data

---

希望它能有所帮助

如果您只想从csv文件中读取数据并对其进行组织，我建议您只需使用pandas或numpy的genfromtxt函数

mydata=numpy.genfromtxt(filepath,*params)

如果CSV定期格式化，您可以通过指定以下内容提取每列的名称：

mydata=numpy.genfromtxt（filepath，unpack=True，names=True，delimiter='，'）

然后，只需键入列数据的名称/标题，即可访问所需的任何列数据：

mydata['your header']

（熊猫还有一种类似的便捷方式，可以有组织地从CSV或类似文件中获取数据。）

但是，如果您想长期学习：

简单地说，您希望为正在使用的数据编写一个类，并完成其自己的访问、修改、读取和#dosomething函数。我认为，与其编写这方面的代码，不如深入阅读iris类，或者任何基于对象编程的初学者指南中的简单类介绍，这样会使您受益匪浅

例如，对于对象MyData，您可以使用

• read（#file）函数，从给定的文件中读取某种预期格式的文件，并返回某种指定的结构。要读取csv文件，只需使用numpy的loadtxt方法
• 修改（#某些属性）
• 等等

---

如果您只想从csv文件中读取数据并对其进行组织，我建议您只需使用pandas或numpy的genfromtxt函数

mydata=numpy.genfromtxt(filepath,*params)

如果CSV定期格式化，您可以通过指定以下内容提取每列的名称：

mydata=numpy.genfromtxt（filepath，unpack=True，names=True，delimiter='，'）

然后，只需键入列数据的名称/标题，即可访问所需的任何列数据：

mydata['your header']

（熊猫还有一种类似的便捷方式，可以有组织地从CSV或类似文件中获取数据。）

但是，如果您想长期学习：

简单地说，您希望为正在使用的数据编写一个类，并完成其自己的访问、修改、读取和#dosomething函数。我认为，与其编写这方面的代码，不如深入阅读iris类，或者任何基于对象编程的初学者指南中的简单类介绍，这样会使您受益匪浅

例如，对于对象MyData，您可以使用

• read（#file）函数，从给定的文件中读取某种预期格式的文件，并返回某种指定的结构。要读取csv文件，只需使用numpy的loadtxt方法
• 修改（#某些属性）
• 等等