我正在尝试使用liac-arff库将.arff文件加载到numpy数组中。（https://github.com/renatopp/liac-arff）
这是我的代码。
import arff, numpy as np
dataset = arff.load(open('mydataset.arff', 'rb'))
data = np.array(dataset.data)
执行时，我收到错误。
ArffLoader.py", line 8, in <module>
data = np.array(dataset.data)
AttributeError: 'dict' object has no attribute 'data'
我见过类似的线程，Smartsheet Data Tracker：AttributeError："dict"对象没有属性"append"。我是 Python 的新手，无法解决此问题。我该如何解决这个问题？
简短版本
dataset是一个dict. 对于dict，您可以使用 python 索引表示法访问值，dataset[key] ，其中key可以是字符串、整数、浮点数、元组或任何其他不可变数据类型（它比这稍微复杂一些，如果您有兴趣，请在下面详细介绍）。
在您的情况下，密钥采用字符串的形式。 要访问它，您需要将所需的字符串作为索引，如下所示：
import arff
import numpy as np
dataset = arff.load(open('mydataset.arff', 'rb'))
data = np.array(dataset['data'])
（您也不应该将导入放在同一行上，尽管这只是一个可读性问题）
更详细的解释
dataset是一个dict，在某些语言上被称为map或hashtable。 在dict中，您访问值的方式与在列表或数组中索引的方式类似，不同之处在于"索引"可以是任何"可哈希"的数据类型（理想情况下，每个可能值的唯一标识符）。 此"索引"称为"键"。 在实践中，至少对于内置类型和大多数主要包，只有不可变的数据类型或可哈希的数据类型，但没有实际的规则要求这种情况。
你来自MATLAB吗？ 如果是这样，那么您可能正在尝试使用MATLAB's struct访问技术。 你可以认为dict是一个更快、更灵活的struct，但访问值的语法是不同的。
使用 scipy 很容易将 arff 数据加载到 python 中。
from scipy.io import arff
import pandas as pd
data = arff.loadarff('dataset.arff')
df = pd.DataFrame(data[0])
df.head()