clasify_label_value = [example[bestFeat] for example in dataSet]
时间: 2023-11-27 08:03:42 浏览: 21
这是一个列表推导式,用于提取数据集中某个特征的所有取值。具体来说,该列表推导式中的`example[bestFeat]`表示取出数据集中每个实例的第`bestFeat`个特征值,将这些特征值保存到一个列表中,即`clasify_label_value`。该列表推导式的语法格式为:
```
[expression for item in iterable]
```
其中`expression`表示表达式,`item`表示可迭代对象中的每个元素,`iterable`表示可迭代对象,可以是列表、元组、集合、字典等。这段代码的作用是将数据集中某个特征的所有取值提取出来并保存到列表中。
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f = plt.figure(figsize=(12, 7)) f.suptitle('Label Counts for a Sample of Clients') for i in range(6): client_dataset = dataset.shuffle(buffer_size=len(train_images)) client_dataset = dataset.batch(batch_size=10) example = next(iter(client_dataset)) label = example['label'].numpy() unique_values, value_counts = np.unique(label, return_counts=True) plt.bar(unique_values, value_counts) plt.title('Client {}'.format(i)) plt.show()该段代码中如何修改实现使得输出的直方图呈现2*3的排列
把for循环中的i变量改为两个变量row和col,表示行和列的数量,然后用嵌套的for循环输出直方图,并在外层循环前面添加subplot方法,修改后的代码如下:
```
f = plt.figure(figsize=(12, 7))
f.suptitle('Label Counts for a Sample of Clients')
row = 2
col = 3
for i in range(row * col):
client_dataset = dataset.shuffle(buffer_size=len(train_images))
client_dataset = dataset.batch(batch_size=10)
example = next(iter(client_dataset))
label = example['label'].numpy()
unique_values, value_counts = np.unique(label, return_counts=True)
plt.subplot(row, col, i+1)
plt.bar(unique_values, value_counts)
plt.title('Client {}'.format(i))
plt.show()
```
f = plt.figure(figsize=(12, 7)) f.suptitle('Label Counts for a Sample of Clients') row = 2 col = 3 for i in range(row * col): client_dataset = dataset.shuffle(buffer_size=len(train_images)) client_dataset = dataset.batch(batch_size=10) example = next(iter(client_dataset)) label = example['label'].numpy() unique_values, value_counts = np.unique(label, return_counts=True) plt.subplot(row, col, i+1) plt.bar(unique_values, value_counts) plt.title('Client {}'.format(i)) plt.show()该段代码中如何实现每幅直方图中的每一列颜色不一致
可以在每个子图中使用不同的颜色来绘制每个标签的条形。将颜色列表作为参数传递给plt.bar()函数即可,例如:
colors = ['r', 'g', 'b', 'c', 'm', 'y']
for i in range(row * col):
client_dataset = dataset.shuffle(buffer_size=len(train_images))
client_dataset = dataset.batch(batch_size=10)
example = next(iter(client_dataset))
label = example['label'].numpy()
unique_values, value_counts = np.unique(label, return_counts=True)
plt.subplot(row, col, i+1)
plt.bar(unique_values, value_counts, color=colors[:len(unique_values)])
plt.title('Client {}'.format(i))
plt.show()