機器學習實戰 一書中第20頁資料預處理，從文字中解析資料的程式。
import numpy as np
def dataPreProcessing(fileName):
    with open(fileName) as op:
        lines=op.readlines()
        # 返回值是list
        lineNumer=len(lines)
        # list長度即檔案中的行數
        dataMatrix=np.zeros((lineNumer,3))
        # 初始化lineNumer行，3列的全0矩陣，注意雙層括號
        labelVector=[]
        # 標記向量初始化，它在目前是一個空的list
        index=0
        # 索引，為了後面給資料矩陣和標記向量初始化用的
        for line in lines:
            line=line.strip()
            # 去空格
            temp=line.split('\t')
            # 按換行符分割資料，返回list
            dataMatrix[index,:]=temp[0:3]
            # 切片操作，dataMatrix[a,b:c]後的方括號中第一個值表示矩陣行號（從0開始）
            # 第二、三個引數代表從b開始，c結束，前開後閉，包含b不包含c的元素
            # temp中的兩個引數同理
            # 將temp中的前3個值賦給dataMatrix
            labelVector.append(int(temp[-1]))
            # 將temp中的最後一個值賦給labelVector，注意強轉型別，不強轉取到的型別為string
            index=index+1
        return dataMatrix,labelVector
# arr=np.array([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]])
# print(arr[2,:])
fileName='./datingTestSet2.txt'
# “/”：表示根目錄，在windows系統下表示某個盤的根目錄，如“E:\”；
# “./”：表示當前目錄；（表示當前目錄時，也可以去掉“./”，直接寫檔名或者下級目錄）
# “../”：表示上級目錄。
a,b=dataPreProcessing(fileName)
print(a,b)

附：今晚很鬱悶，pycharm啟動慢得要死，Numpy又用不了，好不容易才用清華映象把numpy升級到可用狀態，期間pycharm卡死了好幾次，ukylin的虛擬機器更卡，氣得我想把電腦砸了，以後有替代的ide了再也不用pycharm了