machine learn in python 第二章2.1.1

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)

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

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 for i in range(1,5): 空格回车

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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