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

### 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} ```