python如何将类簇中心的数字转化为文本显示出类簇中心

在Python中，如果你已经得到了数值型的类簇中心（比如使用sklearn中的`KMeans`或其他聚类算法），然后你想将其转换成人类可读的文本形式，你可以这样做：

假设你有一个数组 `cluster_centers`，它包含了每个类别的中心点：

from sklearn.cluster import KMeans
import pandas as pd

# 假设我们有类簇中心数据
cluster_centers = ...  # 这是一个二维列表，每一行是一个类簇的中心点

# 将中心点数据转化为DataFrame，方便操作
df_centers = pd.DataFrame(cluster_centers, columns=['center_1', 'center_2'])  # 根据实际情况调整列名

def num_to_text(num_list):
    return ', '.join(['{:.2f}'.format(num) for num in num_list])  # 精确到小数点后两位

df_centers['text'] = df_centers.apply(lambda row: num_to_text(row.values), axis=1)  # 添加新的'文本'列

# 现在，'text'列就是你想要的类簇中心的文本表示
print(df_centers[['index', 'text']])

这里，我们首先将中心点数据组织成DataFrame，并定义了一个函数 `num_to_text` 来格式化数字为逗号分隔的字符串，每项保留两位小数。然后，我们对DataFrame的每一行应用这个函数。