1、libsvm資料格式

 [label] [index1]:[value1] [index2]:[value2] … [label] [index1]:[value1] [index2]:[value2] …
意：訓練和測試資料的格式必須相同，都如上所示。測試資料中的目標值是為了計算誤差用。

1.1、libsvm資料格式製作

b.然後將以上資料貼上到FormatDataLibsvm.xls中的最上角單元格，接著工具->巨集->執行FormatDataToLibsvm巨集。就可以得到libsvm要求的資料格式。
libsvm使用的訓練資料和檢驗資料檔案格式如下：
label  目標值，就是說class（屬於哪一類），就是你要分類的種類，通常是一些整數。
index 是有順序的索引，通常是連續的整數。就是指特徵編號，必須按照升序排列
value 就是特徵值，用來train的資料，通常是一堆實陣列成。
即：
目標值   第一維特徵編號：第一維特徵值   第二維特徵編號：第二維特徵值 …目標值   第一維特徵編號：第一維特徵值   第二維特徵編號：第二維特徵值 …
例如：5 1:0.6875 2:0.1875 3:0.015625 4:0.109375
表示訓練用的特徵有4維，第一維是0.6875，第二維是0.1875，第三維是0.015625，第四維是0.109375  目標值是5
該過程可以自己使用excel或者編寫程式來完成，也可以使用網路上FormatDataLibsvm.xls來完成。FormatDataLibsvm.xls使用說明：a.先將資料按照下列格式存放（注意label放最後面）：
value1 value2 … labelvalue1 value2 … label
c當然有可以寫程式碼進行轉換，下面有連結，可以看下具體怎麼轉換，但是目前各種語言基本都有封裝好的函式，可以直接採用。

2.列表：list

序列是Python中最基本的資料結構。序列中的每個元素都分配一個數字 - 它的位置，或索引，第一個索引是0，第二個索引是1，依此類推。
Python有6個序列的內建型別，但最常見的是列表和元組。
序列都可以進行的操作包括索引，切片，加，乘，檢查成員。
此外，Python已經內建確定序列的長度以及確定最大和最小的元素的方法。
列表是最常用的Python資料型別，它可以作為一個方括號內的逗號分隔值出現。
列表的資料項不需要具有相同的型別

2.1建立一個列表

只要把逗號分隔的不同的資料項使用方括號括起來即可。如下所示：

list1 = ['physics', 'chemistry', 1997, 2000]
list2 = [1, 2, 3, 4, 5 ]
list3 = ["a", "b", "c", "d"]
 

與字串的索引一樣，列表索引從0開始。列表可以進行擷取、組合等。

2.2訪問列表中的值

使用下標索引來訪問列表中的值，同樣你也可以使用方括號的形式擷取字元，如下所示：
list1 = ['physics', 'chemistry', 1997, 2000]
list2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ]
print "list1[0]: ", list1[0]
print "list2[1:5]: ", list2[1:5]
結果：
list1[0]:  physics

list2[1:5]:  [2, 3, 4, 5]

3.Json格式

data =[{'a':1,'b':2,'c':3,'d':4,'e':5}]
 

待續ing

參考連結：
1.https://www.cnblogs.com/codingmengmeng/p/6254325.html