优化上面的代码 定义 ‘np’

好的，对于上面的代码，您可以定义一个NumPy模块别名为“np”，以便更方便地使用NumPy中的函数和操作。以下是修改后的代码：

import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
X = np.loadtxt("data.csv", delimiter=",")
y = np.loadtxt("labels.csv")

# 创建支持向量机分类器对象
svm_classifier = SVC(kernel='linear')

# 将数据集分割为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练支持向量机分类器
svm_classifier.fit(X_train, y_train)

# 评估支持向量机分类器
accuracy = svm_classifier.score(X_test, y_test)

print('Accuracy:', accuracy)

在此示例中，我们将NumPy模块别名为“np”，并使用np.loadtxt函数加载数据集，以及使用NumPy数组X和y存储数据。