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。

1. 我想创建两个字典( Tensorflow的内置函数需要字典类型输入，所以我必须遵守它)。
2. 字典的键被定义为 _CSV_FEATURE_COLUMNS = 'vgs'，'vbs'，'vds'，'current‘ 以及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“

对于那些理解内置函数的Tensorflow的人来说，我试图为"tf.data.Dataset.from_tensor_slices“提供一对字典，以便它知道.csv文件中的哪些列是特性，哪些是标签。

下面是我的代码试图这样做：

 _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))

train_data.csv看起来像data.csv

我期待的是一个字典，如：{' vgs '：在.csv文件中使用vgs作为第一个元素的列，' vbs '：.csv文件中以vbs作为第一个元素的列，.}

但我所拥有的却是遥不可及的。

有人能告诉我我在这里做错了什么吗？谢谢!

Answer 1

用途：

features_numpy = features_interim.as_matrix().transpose()

而不是

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