y = data.iloc[:, 1].values这个呢
时间: 2024-01-15 20:02:58 浏览: 156
以上代码是用来获取数据集中的目标变量数据假设数据集命名为data,它是一个DataFrame对象。iloc函数用于按位置对DataFrame进行索引,可以通过指定行和列的位置来访问数据。
在这段代码中,data.iloc[:, 1表示选取所有行的第1列的数据,即目标变量的数据。最后的.values将选取的数据转换为一个NumPy数组,以便进一步处理和分析。这样做是为了将目标变量与特征变量分离,以便进行建模和训练。
相关问题
self.x = data.iloc[:, 1:].values # 特征 self.y = data.iloc[:, 0].values # 有机质含量
这段代码是从 Pandas 的 DataFrame 中提取数据并将其转换为 NumPy 数组,其中 `data` 是一个 Pandas DataFrame 对象,包含了输入特征和标签。具体来说,`data.iloc[:, 1:].values` 表示提取 `data` 中除第一列以外的所有列,即输入特征,然后使用 `.values` 将其转换为 NumPy 数组。同理,`data.iloc[:, 0].values` 表示提取 `data` 中的第一列,即标签,然后使用 `.values` 将其转换为 NumPy 数组。
注意,这里使用的是 `.values`,而不是 `.to_numpy()`,因为前者已经被官方标记为过时的函数,建议使用后者。因此,你可以将上述代码改为:
```
self.x = data.iloc[:, 1:].to_numpy() # 特征
self.y = data.iloc[:, 0].to_numpy() # 有机质含量
```
y = data.iloc[:, 0:4].values改成行
如果要将 y 转换成一维数组,可以使用 NumPy 库中的 ravel() 函数,如下所示:
```
y = data.iloc[0:4, :].values.ravel()
```
这样就可以将 y 转换为一维数组。注意,这里使用了 iloc 函数来选择数据,[0:4,:] 表示选取前四行的所有列。如果你要选择其他行或列,可以相应地修改该参数。