时间戳

首页 > 解决方案 > 加载数据后如何获取属性和特征

python - 加载数据后如何获取属性和特征

问题描述

如果 X=load_data() 的输出是：

(array([[ 47., 100.,  27., ...,  90.,  40.,  98.],
       [  0.,  89.,  27., ...,   2., 100.,   6.],
       [  0.,  57.,  31., ...,  25.,  16.,   0.],
       ...,
       [ 56., 100.,  27., ...,  93.,  38.,  93.],
       [ 19., 100.,   0., ...,  97.,  10.,  81.],
       [ 38., 100.,  37., ...,  26.,  65.,   0.]], dtype=float32), array([8, 2, 1, ..., 0, 0, 4]))
(array([[ 47., 100.,  27., ...,  90.,  40.,  98.],
       [  0.,  89.,  27., ...,   2., 100.,   6.],
       [  0.,  57.,  31., ...,  25.,  16.,   0.],
       ...,
       [ 56., 100.,  27., ...,  93.,  38.,  93.],
       [ 19., 100.,   0., ...,  97.,  10.,  81.],
       [ 38., 100.,  37., ...,  26.,  65.,   0.]], dtype=float32), array([8, 2, 1, ..., 0, 0, 4]))

我的属性是2000*16和目标的数组16*1。从这些数据中，我如何提取attributes和targets？我不知道我什么时候有一个元组，如何通过正确的索引提取我需要的信息。

标签： pythonscikit-learn

解决方案

我想你想要

for row in dataset:
    for inputs,predicted in zip(row[0],row[1]):
        print("Inputs %s = %s"%(inputs,predicted))

推荐阅读