pdData = pd.read_csv(path, header=None, names=['Exam 1', 'Exam 2', 'Admitted']) print(pdData.head(8)) print(pdData.shape)这段代码的作用

这段代码的作用是读取指定路径下的 CSV 文件，并将其存储在一个 Pandas DataFrame 中。CSV 文件包含三列数据，分别为两个考试的成绩和是否被录取，因此使用 names 参数指定了每一列的名称。代码中使用 head() 方法输出 DataFrame 的前 8 行数据，使用 shape 属性输出 DataFrame 的行数和列数。

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若要用path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\logisticRegression_1.txt' # 对样本1进行训练 data = pd.read_csv(path, header=None, names=['Exam 1', 'Exam 2', 'Admitted']) data.head() 实现代码读取，数据该是什么格式

使用上面的代码读取`logisticRegression_1.txt`文件后，得到的数据格式是一个Pandas DataFrame。其中，每一列代表一个特征，每一行代表一个样本。根据上面的代码，该DataFrame有3列，分别为`Exam 1`、`Exam 2`和`Admitted`，其中`Exam 1`和`Exam 2`是输入特征，`Admitted`是二元分类问题中的标签（0或1）。`head()`方法显示了DataFrame中的前几行数据。

若要用path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\logisticRegression_1.txt' # 对样本1进行训练 data = pd.read_csv(path, header=None, names=['Exam 1', 'Exam 2', 'Admitted']) data.head() 实现代码读取，代码该是什么格式

你可以使用以下代码来读取文本文件中的数据：

import pandas as pd

path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\logisticRegression_1.txt'
data = pd.read_csv(path, header=None, names=['Exam 1', 'Exam 2', 'Admitted'])
data.head()

这段代码使用了Pandas库中的`read_csv()`方法来读取指定路径下的文本文件，并将其存储在名为`data`的Pandas DataFrame变量中。文件中的第一行被视为列标题，因此在读取时使用了`header=None`参数来指定不要将第一行视为列标题，并使用`names`参数来指定每一列的名称。`head()`方法用于显示DataFrame中的前几行数据。