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1大约 sklearn.datasets
from sklearn.datasets import load_iris
import numpy as np
data = load_iris()
data 的属性例如以下:
数据存储在.data项中
每一个观察对象的种类存储在数据集的.target属性中
>>>print(
target)
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
2 2]
数据的特征的种类存储在数据集的.feature_names属性中。
>>>print(data[‘target_names‘])
[‘setosa‘ ‘versicolor‘ ‘virginica‘]
2关于遍历问题
a:遍历不取item的序号i
for item in sequence:
process(item)
b:
for index, item in enumerate(sequence):
process(index, item)
3:subplot (m,n,i)
比如 subplot(2,3,2)表示将整个平面划分为2行3列,当中如今要画的图位于从左到右的顺序的第2个位置
4 zip in python
zip返回列表
x=[1, 2, 3, 4, 5 ] y=[6, 7, 8, 9, 10] zip(x, y)就得到了 [(1, 6), (2, 7), (3, 8), (4, 9), (5, 10)]
5 range() 函数
for i in range(1,5): 空格 回车range([start,] stop [, step])
# start 可选參数,起始数
#stop 终止数。假设 range 仅仅有一个參数x,则产生一个包括 0 至 x-1 的整数列表
#step 可选參数,步长
6 烦人的空格问题 报错:IndentationError: expected an indented block
空格print(i)回车
else:
空格 回车
空格print("")回车回车
>>>
for i in range(1,5):
... print(i)
... else:
... print("dead!")
...
1
2
3
4
dead!
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machine learn in python 第二章2.1.1
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