在Qt中调用python,读取csv文件，实现K近邻算法(三)

 目录：

1.从Qt中调用py脚本里的一个无参函数，功能：打印"hello python"

　　a)相关配置

　　b)踩过的一些坑

2.从Qt中调用py脚本里的一个有参函数并接收返回值 ，功能：实现 return a+b

3.从py中读取csv文件，并进行一些切片分类处理

4.在py中编写K近邻算法

 

因为我下一篇博客要讲的是K近邻，所以没有用pandas处理csv，而且我对pandas也不是很熟，如果有更好的方法请您不吝赐教，相互学习，共同提升。

再说一下，我这是一系列的，如果这篇看不懂，或者不是很理解，可以去看看前面几篇做一下铺垫，能动手去实现最好。另外我的项目是基于手机传感器的步态统计与分析，通过手机获取一些步态三维数据，通过这个软件处理，得出预测结果（手机上的程序我还没写出来，有点复杂，得去学习一下安卓和陀螺仪 加速度等各类传感器）。

 

直接改写func函数，因为这里是无参的，所以直接用前面那个打印hello python的函数，在main.cpp中稍微改一下即可

 

 

def func2():import csv
    #加载csv包便于读取csv文件
    csv_file=open("10.csv")    #打开csv文件
    csv_reader_lines = csv.reader(csv_file)   #逐行读取csv文件
    data=[]    #创建列表准备接收csv各行数据
    label=[]    #标签
    renshu = 0
    for one_line in csv_reader_lines:
        data.append(one_line[1:4])#切片 1-3列,因为第0列位index，我不需要，所以不添加进去
        label.append(one_line[4:5])#切片 第4列
    print(data)#测试 x y z是否放入
    print(label)#测试 类别是否放入

qmake 编译 运行 ，看一下输出，我自己对比了一下，导入的csv分类是成功，这里数据太多不便全部展示。