輸入資料

Python 的 TensorFlow 入門

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

投影片顯示三種不同的資料型態示意圖：文字資料、影像資料與數值資料。

為 TensorFlow 匯入資料

可用 tensorflow 匯入資料
- 有助管理複雜 pipeline
- 本章不需要
本章採較簡單作法
- 用 pandas 匯入資料
- 轉為 numpy 陣列
- 直接在 tensorflow 使用，無需修改

如何匯入並轉換資料

# Import numpy and pandas
import numpy as np
import pandas as pd

# Load data from csv
housing = pd.read_csv('kc_housing.csv')

# Convert to numpy array
housing = np.array(housing)

本章聚焦於 csv 格式的資料
pandas 也能處理其他格式
- 例如 read_json(), read_html(), read_excel()

read_csv() 的參數

參數	說明	預設
`filepath_or_buffer`	接受檔案路徑或 URL。	`None`
`sep`	欄位分隔符號。	`,`
`delim_whitespace`	是否以空白為分隔的布林值。	`False`
`encoding`	如需，指定編碼。	`None`

使用混合型資料集

此圖為 King County 房價資料集的一部分，並標示出房價欄位。

此圖為 King County 房價資料集的一部分，並標示出 waterfront 欄位。

設定資料型別

# Load KC dataset
housing = pd.read_csv('kc_housing.csv')

# Convert price column to float32
price = np.array(housing['price'], np.float32)

# Convert waterfront column to Boolean
waterfront = np.array(housing['waterfront'], np.bool)

設定資料型別

# Load KC dataset
housing = pd.read_csv('kc_housing.csv')

# Convert price column to float32
price = tf.cast(housing['price'], tf.float32)

# Convert waterfront column to Boolean
waterfront = tf.cast(housing['waterfront'], tf.bool)

一起來練習吧！

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