Question

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16*1的数组。如何从这些数据中提取attributes和targets？我不知道何时有元组，如何通过正确的索引提取所需的信息。

Answer 1

我认为你想要

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

加载数据后如何获取属性和特征

1 个答案: