本文主要是介绍1.4 python 文件处理，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

Applications of Deep Neural Networks with Keras

基于Keras的深度神经网络应用

著:Jeff Heaton 译:人工智能学术前沿

目录

1.Python基础

2.机器学习Python

3.TensorFlow简介

4.表格类数据的训练

5.正则化和Dropout

6.用于计算机视觉的卷积神经网络

7.生成对抗网络

8.Kaggle数据集

9.迁移学习

10.Keras的时间序列

11.自然语言处理与语音识别

12.强化学习

13.Advanced/Other Topics

14.其他神经网络技术

1.4 python 文件处理

Part 1.4: File Handling

文件通常包含你用来训练人工智能程序的数据。经过训练后，您的模型可以使用实时数据来形成预测。这些预测可能也有记录。不管你是在预测还是在训练，文件处理对人工智能从业者来说都是一项重要的技能。
作为人工智能从业者，有许多不同类型的文件必须处理。以下列出了其中一些文件类型:

1.CSV文件(通常具有. CSV扩展名)包含类似于电子表格数据的表格数据。

2.图像文件(通常扩展名为.png或.jpg)保存计算机视觉所需的图像。

3.文本文件(通常以.txt扩展名)保存非结构化文本，是自然语言处理的关键。

4.JSON(通常有. JSON扩展名)包含半结构化的文本数据，以人类可读的基于文本的格式。

5.H5(可以有很多扩展)包含以人类可读的基于文本格式的半结构化文本数据。Keras和TensorFlow将神经网络存储为H5文件。

6.音频文件(通常有一个扩展名，如.au或.wav)包含录制的声音。

数据可以来自多种来源。在本类中，我们从三个主要位置获取数据:

1. 你的硬盘——这种类型的数据存储在本地，Python访问它的路径类似于:c:\data\myfile.csv或/Users/jheaton/data/myfile.csv。
2. 互联网——这种类型的数据驻留在云中，Python通过类似于https://data.heatonresearch.com/data/t81-558/iris.csv的URL访问它。
3. 谷歌驱动器(云)-如果你在Google CoLab中编写代码，你可以使用GoogleDrive来保存和加载一些数据文件。CoLab将你的GoogleDrive挂载到类似以下路径:/content/drive/My drive/ myfile.csv。

读取CSV文件

Read a CSV File

Python程序可以使用Pandas读取CSV文件。我们将在下一节中看到更多关于Pandas的内容，但目前，它的一般格式是:

import pandas as pd


df = pd.read_csv("https://data.heatonresearch.com/data/t81-558/iris.csv")

上面的命令从互联网加载Fisher的Iris数据集。它可能需要几秒钟的时间来加载，因此最好将加载代码保存在一个单独的Jupyter笔记本单元格中，这样在测试程序时就不必重新加载它。您可以通过这种方式加载Internet数据、本地硬盘和谷歌驱动器数据。

现在已经加载了数据，可以使用这个命令显示前5行。

display(df[0:5])

读取(流)大型CSV文件

Read (stream) a Large CSV File

Pandas通常把整个CSV文件读入内存。然而，有时您可能希望“stream”一个巨大的文件。stream允许您一次处理一个记录。当文件大到不能够全部加载到内存时，你可以使用Stream处理一个巨大文件的部分记录。

下面的代码加载Iris数据集并计算平均值，每次一行。这种技术适用于大文件。

import csv
import urllib.request
import codecs
import numpy as np


url = "https://data.heatonresearch.com/data/t81-558/iris.csv"
urlstream = urllib.request.urlopen(url)
csvfile = csv.reader(codecs.iterdecode(urlstream, 'utf-8'))
next(csvfile) # Skip header row
sum = np.zeros(4)
count = 0


for line in csvfile:
    # Convert each row to Numpy array
    line2 = np.array(line)[0:4].astype(float)
    
    # If the line is of the right length (skip empty lines), then add
    if len(line2) == 4:
        sum += line2
        count += 1
        
# Calculate the average, and print the average of the 4 iris 
# measurements (features)
print(sum/count)

输出

[5.84333333 3.05733333 3.758 1.19933333]

读取文本文件

Read a Text File

下面的代码将美国独立宣言（USA Declaration of Independence）读为文本文件。这段代码将文档流化并逐行读取。这段代码可以处理一个巨大的文件。

import urllib.request


url = "https://data.heatonresearch.com/data/t81-558/datasets/sonnet_18.txt"
with urllib.request.urlopen(url) as urlstream:
    for line in codecs.iterdecode(urlstream, 'utf-8'):
        print(line.rstrip())

读取图像文件

Read an Image

计算机视觉是神经网络优于其他模型的领域之一。为了支持计算机视觉，Python程序员需要了解如何处理图像。在本课程中，我们将使用Python PIL包进行图像处理。下面的代码演示了如何从URL加载图像并显示它。

%matplotlib inline
from PIL import Image
import requests
from io import BytesIO


url = "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/9/92/Brookings.jpg"


response = requests.get(url)
img = Image.open(BytesIO(response.content))


img

这篇关于1.4 python 文件处理的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！