def load_dataset(dataset_path): split_dataset_type = dataset_path.split("/") if "tum" in split_dataset_type: return TUMDataset(dataset_path) if "euroc" in split_dataset_type: return EurocDataset(dataset_path) if "eth3d" in split_dataset_type: return ETH3DDataset(dataset_path) if "7-scenes" in split_dataset_type: return SevenScenesDataset(dataset_path) if "realsense" in split_dataset_type: return RealsenseDataset() if "webcam" in split_dataset_type: return Webcam() ext = split_dataset_type[-1].split(".")[-1] if ext in ["mp4", "avi", "MOV", "mov"]: return MP4Dataset(dataset_path) return RGBFiles(dataset_path) 分析代码
时间: 2025-03-30 17:09:47 浏览: 35
### 加载并解析不同类型数据集的Python方法
在数据分析和机器学习领域,加载和解析不同的数据集是一项常见的任务。以下是几种常见数据集类型的加载方式及其对应的Python实现。
#### CSV文件的数据集
CSV(逗号分隔值)是一种常用的数据存储格式。可以使用`pandas`库来轻松加载和操作此类数据集。
```python
import pandas as pd
def load_csv_dataset(file_path):
"""Load a dataset from a CSV file."""
data = pd.read_csv(file_path)
return data
```
此函数通过指定路径加载CSV文件,并返回一个Pandas DataFrame对象[^1]。
#### MAT文件的数据集
MATLAB (.mat) 文件通常用于科学计算环境中的数据交换。可以通过`scipy.io.loadmat`模块读取这些文件的内容。
```python
from scipy.io import loadmat
import numpy as np
def load_mat_dataset(file_path):
"""Load a .mat format dataset and extract landmarks."""
c_mat = loadmat(file_path)
landmarks = np.array(np.transpose(c_mat['pt2d'])).astype('float').reshape(-1, 2)
return landmarks
```
上述代码片段展示了如何从.mat文件中提取特定变量(如地标位置),并将它们转换为NumPy数组以便进一步处理[^4]。
#### JSON文件的数据集
JSON 是一种轻量级的数据交换格式,在Web服务中广泛采用。利用 `json` 库可方便地对其进行序列化/反序列化操作。
```python
import json
def load_json_dataset(file_path):
"""Reads the content of a JSON formatted text file into memory"""
with open(file_path, 'r') as f:
data = json.load(f)
return data
```
对于更复杂的情况比如 FJSP (Flexible Job Shop Scheduling Problem),可能还需要专门编写脚本来适应具体需求。例如下面这段伪代码演示了针对FJSP问题标准测试数据集中某些字段提取的过程[^2]:
```python
def parse_fjsp_data(input_file):
jobs_operations = []
# 假设输入是一个简单的文本文件...
lines = input_file.readlines()
num_jobs, num_machines = map(int, lines[0].split())
current_line_index = 1
while current_line_index < len(lines)-num_jobs+1 :
job_info = list(map(float,lines[current_line_index ].strip().split()))
operation_count=int(job_info.pop(0))
operations=[job_info[i:i +2 ]for i in range(0 ,len(job_info),2 )]
jobs_operations.append((operation_count,operations))
current_line_index +=1
return {'number_of_jobs':num_jobs,'number_of_machines':num_machines,'jobs_operations':jobs_operations}
```
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