SKlearning大部分的輸入資料都是M * N陣列.

然而我們從資料庫或檔案讀取得來的通常是Python內定的型別tuple或list

它們的優勢就不說了,但是直接把list或tuple構成的二維陣列傳入scikit是會出問題的. 

如:

下面貼上如何把list/tuple轉為scikit使用的array

首先, 準備資料如下:

讀取一行資料變為一維陣列

    conn = sql.connect('result_sale.db')
    conn.text_factory = str
    dataSet 
 
= conn.execute('select * from sampleData')
    tpRows = dataSet.fetchone()
    conn.close()
    print type(tpRows)
    print tpRows

    lstRows = list(tpRows)
    aryRows1 = np.array(lstRows)  # 轉成陣列
    #aryRows2 = np.array(lstRows).reshape(1, -1)  # 轉成1行N列 (二維陣列)
    #aryRows3 = np.array(lstRows).reshape(-1, 1)  # 轉成N行1列 (二維陣列)
 

    print lstRows
    print aryRows1

輸入如下: 請留意輸入的不同點 :)

一次性轉換整個資料集

    conn = sql.connect('result_sale.db')
    conn.text_factory = str
    dataSet = conn.execute('select * from sampleData')
    tpRows = dataSet.fetchall()
    conn.close()

    aryRows1 = np.array(tpRows)  # 轉成陣列
    #aryRows2 = np.array(tpRows).reshape(1, -1)  # 轉成1行N列 (二維陣列)
    #aryRows3 = np.array(tpRows).reshape(-1, 1)  # 轉成N行1列 (二維陣列)
    print aryRows1
    #print aryRows2
    #print aryRows3

輸入如下: