如何创建字典类型列？

Question

让我试着从我的意图开始问我的问题。你知道吗

1. 我想创建两个字典（来自Tensorflow的内置函数需要字典类型的输入，所以我必须遵守它）。

2. 字典的键定义为

   _CSV_FEATURE_COLUMNS = ['vgs', 'vbs', 'vds', 'current']
   

   键指向的组件在我提供的文件的每一列下定义

   train_file = "train_data.csv"
   

对于那些理解Tensorflow内置函数的人，我正在尝试tf.data.Dataset数据集.from_tensor_slices“一对字典，以便它知道.csv文件中的哪些列是特征，哪些是标签。你知道吗

下面是我的代码：

 _CSV_FEATURE_COLUMNS = ['vgs', 'vbs', 'vds', 'current']

 features_interim = pd.read_csv(train_file, usecols=['vgs', 'vbs', 'vds', 'current'])
 features_numpy = np.asarray(features_interim, dtype=np.float32)
 features = dict(zip(_CSV_FEATURE_COLUMNS, features_numpy))

火车_数据.csv看起来像train_data.csv

我期待的是这样一本字典： {vgs'：vgs作为.csv文件中第一个元素的列，'vbs'：vbs作为.csv文件中第一个元素的列，…}

但我现在的感觉太离谱了。你知道吗

有人能告诉我我做错了什么吗？谢谢！你知道吗

Answer 1

用途：

features_numpy = features_interim.as_matrix().transpose()

而不是

features_numpy = np.asarray(features_interim, dtype=np.float32)