怎么理解print("Sample counts per class:\n{}".format( {n: v for n, v in zip(cancer.target_names, np.bincount(cancer.target))}))
时间: 2024-04-16 08:24:01 浏览: 52
这段代码是用来打印每个类别的样本数量。让我们逐步解释一下它的含义:
1. `cancer.target_names` 是一个包含肿瘤数据集中类别名称的数组。
2. `np.bincount(cancer.target)` 使用`np.bincount()` 函数来计算每个类别在目标数组 `cancer.target` 中出现的次数。`cancer.target` 是一个包含样本所属类别的数组。
3. `{n: v for n, v in zip(cancer.target_names, np.bincount(cancer.target))}` 是一个字典推导式,将类别名称和每个类别的样本数量配对,并生成一个字典。
4. `"Sample counts per class:\n{}".format(...)` 是一个格式化字符串,其中 `{}` 是一个占位符,用来插入后面的表达式结果。
5. `print(...)` 函数用于将结果打印到控制台。
最终,这段代码会打印出每个类别的样本数量,格式如下:
```
Sample counts per class:
{
'class1': count1,
'class2': count2,
...
}
```
其中 `'class1', 'class2', ...` 是类别名称,而 `count1, count2, ...` 则是对应类别的样本数量。
相关问题
python :Return the number of times that x appears in the first n elements of iterator t.
Sure, here's a possible implementation of the `count` function in Python that takes in an iterator `t`:
```python
def count(t, x, n):
count = 0
for i, value in enumerate(t):
if i >= n:
break
if value == x:
count += 1
return count
```
This function takes three arguments: `t` is an iterator, `x` is the value to search for, and `n` is the maximum number of elements to consider. The function iterates over the first `n` elements of `t` (or less if `t` has fewer elements) and counts how many times the value `x` appears. The function returns the count.
Here's an example usage:
```python
t = iter([1, 2, 3, 2, 4, 2, 5])
x = 2
n = 4
print(count(t, x, n)) # output: 2
```
In this example, the function counts how many times the value `2` appears in the first 4 elements of the iterator `t`, which are `[1, 2, 3, 2]`. The value `2` appears twice, so the function returns `2`.
null_counts = pd.DataFrame({'column': groupedConcat.columns, 'null_count': groupedConcat.isna().sum()})怎么设置索引列
你可以使用 `set_index()` 方法设置索引列,例如:
```
null_counts = pd.DataFrame({'column': groupedConcat.columns, 'null_count': groupedConcat.isna().sum()})
null_counts = null_counts.set_index('column')
```
这将把 "column" 列设置为索引列。如果你想要保留 "column" 列的同时设置为索引列,可以传递参数 `drop=False`,例如:
```
null_counts = pd.DataFrame({'column': groupedConcat.columns, 'null_count': groupedConcat.isna().sum()})
null_counts = null_counts.set_index('column', drop=False)
```
这将保留 "column" 列,并将其设置为索引列。