【无标题】

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

• 第一战 python数据预处理方法
• 1.1 数据读取
• • 1.1.1 读取csv文件
  • 1.1.2 读取excel文件
  • 1.1.3 读取图片
  • 1.1.4 npy跟m文件

在进行机器学习算法实验时，我们通常都是会对数据进行处理，我谈一下遇见的数据预处理的方式

首先是数据的读取，通过数据格式一般为csv，excel，图片，还有一些像npy，mat文件，我们首先要将他们转换成python数据格式，挨个来看一下。

我平时使用的panda函数库，如果没有可以安装一下，安装代码如下：

直接找到python命令窗口输入pip install pandas就可以了，如果你的函数库下载源头没改成国内，下载比较慢，建议改成清华园，或者下载时候指定下载源：

pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

后期如果下载其他包，也可以按照这个方式，这样比较麻烦，建议一次更换好下载源。安装好了就准备开始实验了图片。直接上代码。

我个人感觉这个方法最简洁的，你们发现更好的可以跟我说一下，一起学习图片

因为这个跟csv大致相同直接上代码吧。

基本相同就是调用函数不一样。

（1）首先是利用PIL中的Image函数

都做到这里了，我就想看看这个图片数组组成，看看它的类型，和维度。

类型

这样不行，我一般训练是数组格式，转换类型吧，顺便看看维度。

维度

嗯嗯，这样看着就可以了，维度（1023，820，3），其中1023表示高，820表示宽，3表示该元素的RGB色彩值，怎末理解呢，你就想一个画布高是1023，宽是820，由1023*820个格子组成一幅画，每个格子代表某个颜色，颜色怎末来的，就是那个3（所有颜色可由红绿蓝调配出来，那个3代表三种颜色用多少，调配当前颜色，这样就能理解了吧）。

（2）matplotlib读取文件

这个可以直接读取成数组格式，你们觉得方便可以用这个，不过我经常用的是方法1.
（3）opencv-python

这个也不错，python处理数据真的好图片，条条大路通罗马。

因为这两个我暂时没有文件，就简单写个代码。

(1).npy文件是numpy专用的二进制文件

(2).mat应该是matlab的数据文件吧

我感觉这个用不到，既然是matlab数据，直接用matlab处理，那个也不错