Question

我已成功使用Python 2.7在PyCharm中使用iris数据集复制其中一个this answer。但是，当我尝试用我自己的数据重复这个时，我遇到了一个问题。我一直在使用＆＃n; np.genfromtxt＆＃39;从.csv文件导入数据，但出于某种原因，我不断获得X_r2的单列输出（见下文），当我得到2列输出时。因此，我用一些随机生成的变量替换了我的数据，以便发布到SO上，我仍然遇到同样的问题。

我已经包含了问题＆＃39;下面的代码，我很想知道我做错了什么。我已经广泛使用PyCharm中的调试功能来检查我的变量的类型和形状是否与原始的sklearn示例相似，但它对我没有帮助。任何帮助或建议将不胜感激。

import numpy as np
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis

y = np.random.randint(2, size=500)
X = np.random.randint(1, high=1000, size=(500, 6))
target_names = np.array([['XX'], ['YY']])
lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=2)
X_r2 = lda.fit(X, y).transform(X)

Answer 1

您发布的示例中的数组y的值为0,1和2，而您的值只有0和1.此更改可达到您想要的效果：

import numpy as np
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis

y = np.random.randint(3, size=500)
X = np.random.randint(1, high=1000, size=(500, 6))
target_names = np.array([['XX'], ['YY']])
lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=2)
X_r2 = lda.fit(X, y).transform(X)

LinearDiscriminantAnalysis - .transform（X）的单列输出

1 个答案: