一、什么是libsvm

libsvm是一种机器学习中常见的数据保存格式，它有如下特征：

 [label] [index1]:[value1] [index2]:[value2] …

 [label] [index1]:[value1] [index2]:[value2] …

label  目标值，就是说class（属于哪一类），就是你要分类的种类，通常是一些整数。

index 是有顺序的索引，通常是连续的整数。就是指特征编号，必须按照升序排列

value 就是特征值，用来train的数据，通常是一堆实数组成。

即：

目标值   第一维特征编号：第一维特征值   第二维特征编号：第二维特征值 …

目标值   第一维特征编号：第一维特征值   第二维特征编号：第二维特征值 …

……

目标值   第一维特征编号：第一维特征值   第二维特征编号：第二维特征值 …

一、libsvm文件的读取

python中使用sklearn包很容易就能读取到libsvm格式的数据

需要导入下面的包（如果没有安装sklearn的包要先自己安装）：

from sklearn.datasets import load_svmlight_file

def load_data(filename):
    data = load_svmlight_file(filename)
    return data

data = load_data('yourpath/housing_scale.txt')
print(type(data))
#<class 'tuple'>

print(type(data[0]))
print(data[0][0])

#<class 'scipy.sparse.csr.csr_matrix'>
#   (0, 0)	-1.0
#   (0, 1)	-0.64
#   (0, 2)	-0.86437
#   (0, 3)	-1.0
#   (0, 4)	-0.37037
#   (0, 5)	0.155011
#   (0, 6)	0.283213
#   (0, 7)	-0.461594
#   (0, 8)	-1.0
#   (0, 9)	-0.583969
#   (0, 10)	-0.425532
#   (0, 11)	1.0
#   (0, 12)	-0.82064

# 发现tuple中data[0]是csr_matrix类型

load_svmlight_file(f, n_features=None, ...)  -->    返回   <class 'tuple'>

由于libsvm格式存储的数据不保证每一行的每一列都有数据（即有数据缺省），所以返回的tuple的data[0]是一个稀疏矩阵.

如果我们想要numpy库去操纵该矩阵，需要调用：

X = data[0].toarray()
#或者
X = data[0].todense()
#或者
X = data[0].A