我尝试将一个大的cvs文件读入Eigen Matrix,在发现有问题的代码下面,它无法检测cvs文件中的每行\ n在矩阵中创建多行。 (它用单行读取整个文件)。不确定代码有什么问题。谁能在这里建议? 我也在寻找一种有效的方法来读取10k行和1k cols的csv文件。不太确定下面的代码是最有效的方法吗?非常感谢您的评论。
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <istream> //DataFile.fail() function
#include <vector>
#include <set>
#include <string>
using namespace std;
#include <Eigen/Core>
#include <Eigen/Dense>
using namespace Eigen;
void readCSV(istream &input, vector< vector<string> > &output)
{
int a = 0;
int b = 0;
string csvLine;
// read every line from the stream
while( std::getline(input, csvLine) )
{
istringstream csvStream(csvLine);
vector<string> csvColumn;
MatrixXd mv;
string csvElement;
// read every element from the line that is seperated by commas
// and put it into the vector or strings
while( getline(csvStream, csvElement, ' ') )
{
csvColumn.push_back(csvElement);
//mv.push_back(csvElement);
b++;
}
output.push_back(csvColumn);
a++;
}
cout << "a : " << a << " b : " << b << endl; //a doen't detect '\n'
}
int main(int argc, char* argv[])
{
cout<< "ELM" << endl;
//Testing to load dataset from file.
fstream file("Sample3.csv", ios::in);
if(!file.is_open())
{
cout << "File not found!\n";
return 1;
}
MatrixXd m(3,1000);
// typedef to save typing for the following object
typedef vector< vector<string> > csvVector;
csvVector csvData;
readCSV(file, csvData);
// print out read data to prove reading worked
for(csvVector::iterator i = csvData.begin(); i != csvData.end(); ++i)
{
for(vector<string>::iterator j = i->begin(); j != i->end(); ++j)
{
m(i,j) = *j;
cout << *j << ", ";
}
cout << "\n";
}
}
我还会附上一个示例cvs文件。 https://onedrive.live.com/redir?resid=F1507EBE7BF1C5B!117&authkey=!AMzCnpBqxUyF1BA&ithint=file%2ccsv
答案 0 :(得分:13)
您可以实际复制粘贴
编写自己的&#34;解析器&#34;
优点:轻量级且可自定义
缺点:可自定义
#include <Eigen/Dense>
#include <vector>
#include <fstream>
using namespace Eigen;
template<typename M>
M load_csv (const std::string & path) {
std::ifstream indata;
indata.open(path);
std::string line;
std::vector<double> values;
uint rows = 0;
while (std::getline(indata, line)) {
std::stringstream lineStream(line);
std::string cell;
while (std::getline(lineStream, cell, ',')) {
values.push_back(std::stod(cell));
}
++rows;
}
return Map<const Matrix<typename M::Scalar, M::RowsAtCompileTime, M::ColsAtCompileTime, RowMajor>>(values.data(), rows, values.size()/rows);
}
<强>用法强>:
MatrixXd A = load_csv<MatrixXd>("C:/Users/.../A.csv");
Matrix3d B = load_csv<Matrix3d>("C:/Users/.../B.csv");
VectorXd v = load_csv<VectorXd>("C:/Users/.../v.csv");
使用armadillo库的解析器
优点:也支持其他格式,而不仅仅是csv
缺点:额外依赖
#include <armadillo>
template <typename M>
M load_csv_arma (const std::string & path) {
arma::mat X;
X.load(path, arma::csv_ascii);
return Eigen::Map<const M>(X.memptr(), X.n_rows, X.n_cols);
}
答案 1 :(得分:0)
根据需要将CSV文件读入您的vector < vector >
(例如Lucas&#39; answer)。而不是vector< vector<string> >
构造,使用vector< vector<double> >
或更好的简单vector< double >
。要使用vector< vector< double > >
有效地将向量矢量分配给特征矩阵,请使用以下命令:
Eigen::MatrixXcd mat(rows, cols);
for(int i = 0; i < rows; i++)
mat.row(i) = Eigen::Map<Eigen::VectorXd> (csvData[i].data(), cols).cast<complex<double> >();
如果您选择使用vector< double >
选项,则会变为:
Eigen::MatrixXcd mat(rows, cols);
mat = Eigen::Map<Eigen::VectorXd> (csvData.data(), rows, cols).cast<complex<double> >().transpose();
答案 2 :(得分:-3)
这将正确读取csv文件:
std::ifstream indata;
indata.open(filename);
std::string line;
while (getline(indata, line))
{
std::stringstream lineStream(line);
std::string cell;
while (std::getline(lineStream, cell, ','))
{
//Process cell
}
}
修改:此外,由于您的csv已满了数字,因此请务必使用std::stod
或等效转换,一旦您希望对其进行处理。