Python載入檔案內容的兩種實現方式

def load_file(file_name):
    '''
    利用open()函數載入檔案
    :param file_name: 檔名
    :return: 特徵矩陣、標籤矩陣
    '''
    f = open(file_name)  # 開啟訓練資料集所在的檔案
    feature = []  # 存放特徵的列表
    label = []  #存放標籤的列表
    for row in f.readlines():
        f_tmp = []  # 存放特徵的中間列表
        l_tmp = []  # 存放標籤的中間列表
        number = row.strip().split("t")  # 按照t分割每行的元素，得到每行特徵和標籤
        f_tmp.append(1)  # 設定偏置項
        for i in range(len(number) - 1):
            f_tmp.append(float(number[i]))
        l_tmp.append(float(number[-1]))
        feature.append(f_tmp)
        label.append(l_tmp)
    f.close()  # 關閉檔案，很重要的操作
    return np.mat(feature), np.mat(label)

def load_file_pd(path, file_name):
    '''
    利用pandas庫載入檔案
    :param path: 檔案路徑
    :param file_name: 檔名稱
    :return: 特徵矩陣、標籤矩陣
    '''
    feature = pd.read_csv(path + file_name, delimiter="t", header=None, usecols=[0, 1])
    feature.columns = ["a", "b"]
    feature = feature.reindex(columns=list('cab'), fill_value=1)
    label = pd.read_csv(path + file_name, delimiter="t", header=None, usecols=[2])
    return feature.values, label.values

'''
兩種方式載入檔案
'''
 
import pandas as pd
import numpy as np
 
def load_file(file_name):
    '''
    利用open()函數載入檔案
    :param file_name: 檔名
    :return: 特徵矩陣、標籤矩陣
    '''
    f = open(file_name)  # 開啟訓練資料集所在的檔案
    feature = []  # 存放特徵的列表
    label = []  #存放標籤的列表
    for row in f.readlines():
        f_tmp = []  # 存放特徵的中間列表
        l_tmp = []  # 存放標籤的中間列表
        number = row.strip().split("t")  # 按照t分割每行的元素，得到每行特徵和標籤
        f_tmp.append(1)  # 設定偏置項
        for i in range(len(number) - 1):
            f_tmp.append(float(number[i]))
        l_tmp.append(float(number[-1]))
        feature.append(f_tmp)
        label.append(l_tmp)
    f.close()  # 關閉檔案，很重要的操作
    return np.mat(feature), np.mat(label)
 
def load_file_pd(path, file_name):
    '''
    利用pandas庫載入檔案
    :param path: 檔案路徑
    :param file_name: 檔名稱
    :return: 特徵矩陣、標籤矩陣
    '''
    feature = pd.read_csv(path + file_name, delimiter="t", header=None, usecols=[0, 1])
    feature.columns = ["a", "b"]
    feature = feature.reindex(columns=list('cab'), fill_value=1)
    label = pd.read_csv(path + file_name, delimiter="t", header=None, usecols=[2])
    return feature.values, label.values
 
if __name__ == "__main__":
    path = "C://Users//Machenike//Desktop//xzw//"
    feature, label = load_file(path + "test.txt")
    feature_pd, label_pd = load_file_pd(path, "test.txt")
    print(feature)
    print(feature_pd)
    print(label)
    print(label_pd)