用python导入原始数据集

def loadDataSet(fileName):        numFeat = len(open(fileName).readline().split('\t'))    # 计算有多少列  dataMat = [] labelMat = []
    fr = open(fileName)
    for line in fr.readlines():        # 遍历原始数据集每一行  lineArr =[]
        curLine = line.strip().split('\t')      # 是一列表类型  for i in range(numFeat-1):     # numFeat - 1的原因：因为原始数据的最后一列是类别，不是属性数据  lineArr.append(float(curLine[i]))  # 一个一个传进lineArr列表向量  dataMat.append(lineArr)     # 再传进dataMat列表向量  labelMat.append(float(curLine[-1]))  # 写进标签列表
    return dataMat, labelMat

注意事项：

（1）该函数块主要用于从原始数据文件（.txt,.data等）读取数据，用于机器学习算法的训练和测试应用

（2）labelMat是一列表，表示标签/类别

（3）dataMat也是列表类型

（4）当原始数据文件间的数据是空格隔开，则使用.split('\t')

                       若是逗号隔开，则使用.split(',')