将人工智能培训数据（.csv）读取到Python中的特定数据结构中

我是python新手，我正在尝试执行一项简单的任务，即读取.csv文件并将其保存在特定的数据结构中。我使用numpy加载数据，得到了

ndarray

的

ndarray

，这不是我想要的

我的代码：

import numpy
filename = '../HTRU2/HTRU_2.csv'
raw_data = open(filename, 'rU')
data = numpy.loadtxt(raw_data, delimiter=',')

我要寻找的数据结构是一个

列表，由
元组组成。
元组是一对（x，y）的
ndarray
s:x是一个
ndarray
形状（nx-1，1）的
float
s，其中nx是文件中每行的元素数减去1；y是一个形状为（1，1）的
ndarray
，它保存行的最后一个元素（也是一个
浮点
）

你可能会认为这是我编造的一些疯狂的数据结构，但它实际上非常有用，因为我的最终目标是将其放入神经网络中（如果你知道NN，你可能会猜到元组实际上是一对输入/输出，两者都是列矩阵）。我不能改变数据结构

文件示例：

140.5625,55.68378214,-0.234571412,-0.699648398,3.199832776,19.11042633,7.975531794,74.24222492,0
102.5078125,58.88243001,0.465318154,-0.515087909,1.677257525,14.86014572,10.57648674,127.3935796,0

每个元组如下所示：

#     x                      y
[[140.5625]               
[55.68378214]
[-0.234571412]
[-0.699648398]
[3.199832776]
[19.11042633]
[7.975531794]
[74.24222492]]     ,      [[0]]

第二个论点可能没有必要

最后：

df = [tuple(x) for x in df.values]


但是你真的需要一个元组层吗？为什么不添加一个维度：

In [67]: data.reshape(3,4,1)
Out[67]: 
array([[[ 0],
        [ 1],
        [ 2],
        [ 3]],

       [[ 4],
        [ 5],
        [ 6],
        [ 7]],

       [[ 8],
        [ 9],
        [10],
        [11]]])

我找到了一个解决方案：

import numpy
filename = '../HTRU2/test.csv'
file = open(filename, 'rU')
data = numpy.loadtxt(file, delimiter=',')
training_data = list()
for test in data:
    training_data.append((test[:-1].reshape(8, 1), test[-1].reshape(1, 1)))

其中输入神经元的数量为8，输出神经元的数量为1。
一些样本输入和结果数据结构将非常有用。另外，我猜你可能不想要这个结构，只是简单地为你的数据数组建立适当的索引，或者把它放到熊猫数据帧中。@miradulo我知道我遗漏了什么，对不起。将在几秒钟内进行编辑。首先，您能否从
csv
获取合理的二维浮点数组？没有错误，投诉列数不相等，
nan
用于字符串等？如果是这样的话，那么让我们不要再担心csv，集中精力将数组转换为您的结构。@hpaulj我没有错误，只是一个完美的2d数组，对我来说没有多大用处。为什么您需要每个浮点数都位于自己的
ndarray
？这没有多大意义
data.tolist（）
将该数组转换为列表列表。然后，您可以遍历列表并将子列表转换为元组。这只会给我一个pandas.DataFrame，它本质上是一个数组数组（或类似数组的数组）。很抱歉，我一开始错过了您问题的这一部分。试试我的编辑。另外，它更像是一个Pandas系列数据结构的数组……非常好的语法，可以与R的dplyr相媲美。我认为它仍然没有创建我需要的元组。我已经对我的问题进行了编辑，以包括文件的示例和生成的数据结构。实际上，我在自己的代码中使用了这种精确的方法，所以它应该可以工作。你能详细说明这给你的输出出了什么问题吗？如果在你的代码之后我运行了我实际需要运行的代码，它会给我一个错误。代码：for _tuplein df:for x，y in _tuple:doSomething（x，y）Error:“numpy.float64”对象不可编辑。它接近我需要的值，但元组与我指定的值不完全相同。我的元组需要类似于一对（x，y），然后我可以对元组中的x，y执行
。请看我在问题中所写的示例。好的，您有一个额外的
ndarray
嵌套层。在显示中分离元组和ndarray层是一件痛苦的事情。还不清楚元组的内容是2d数组还是带有object dtype的1d数组。它确实类似于我所要求的，但我需要它基于元组。我把我的问题重新表述得更清楚了。
In [67]: data.reshape(3,4,1)
Out[67]: 
array([[[ 0],
        [ 1],
        [ 2],
        [ 3]],

       [[ 4],
        [ 5],
        [ 6],
        [ 7]],

       [[ 8],
        [ 9],
        [10],
        [11]]])

import numpy
filename = '../HTRU2/test.csv'
file = open(filename, 'rU')
data = numpy.loadtxt(file, delimiter=',')
training_data = list()
for test in data:
    training_data.append((test[:-1].reshape(8, 1), test[-1].reshape(1, 1)))