python——方便数的据存储模式Bunch

现在随着人工智能机器学习的快速发展，对数据的处理也有了很高的要求

大家在网上爬取或者自己创建的数据一般都是json格式

但是使用原本的字典，列表方式提取数据时会感到有些麻烦。

参考机器学习中sklearn中datas储存数据的方式

发现了一种方便的模块--Bunch，

于是之后便一直使用......

安装bunch库：

pip3 install bunch

引用bunch:

from bunch import *

参考官网https://pypi.org/project/bunch/

bunch创建对象:

>>> b = Bunch()
>>> b.hello = 'world'
>>> b.hello
'world'
>>> b['hello'] += "!"
>>> b.hello
'world!'
>>> b.foo = Bunch(lol=True)
>>> b.foo.lol
True
>>> b.foo is b['foo']
True

bunch储存方式：

from bunch import *
food = Bunch()
food.data = [[16,50,2,15,80],[25,11,26,24,11],[10,1,0,16,60],[16,19,16,16,146],[11,7,4,15,6]]
food.target =[0,1,2,3,4]
food.target_name = ['肉类零食','乳制品','水果干','辣条','面包']
food.data_name = ['能量','蛋白质','脂肪','碳水化合物','纳']

当输入print(food.keys())时显示对象food的结构

bunch实例:

通过k最邻近算法演算食物类型:

##自测
from bunch import *
book = Bunch()
book.data = [[16,50,2,15,80],[25,11,26,24,11],[10,1,0,16,60],[16,19,16,16,146],[11,7,4,15,6]]
book.target =[0,1,2,3,4]
book.target_name = ['肉类零食','乳制品','水果干','辣条','面包']
book.data_name = ['能量','蛋白质','脂肪','碳水化合物','纳']from sklearn.datasets import load_wine
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import numpy as npknn = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 1)
X_train ,X_test , y_train ,y_test = train_test_split(book['data'],book['target'],random_state=0)
knn.fit(X_train,y_train)
print('测试得分:{:.2f}\n'.format(knn.score(X_test,y_test)))
knn.fit(book['data'],book['target'])
newbook = np.array([[80,23,80,10,10]])predict = knn.predict(newbook)
print('概率为：{}'.format(knn.predict_proba(newbook)))
print('测试结果:\n{}'.format(np.array(book['target_name'])[predict][0]))

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安装bunch库：

引用bunch:

bunch创建对象:

bunch储存方式：

bunch实例:

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