# Load the diabetes dataset diabetes = datasets.load_diabetes() print("diabetes.data.shape=",diabetes.data.shape) print("dir(diabetes)",dir(diabetes)) print("diabetes.target.shape=",diabetes.target.shape) try: print("diabetes.feature_names=",diabetes.feature_names) except: print("No diabetes.feature_names=")

datasets.load_diabetes() 是 scikit-learn 库提供的一个内置数据集加载函数，用于加载糖尿病（Diabetes）数据集。以下是您代码中每部分的含义及解释：
解释

diabetes.data.shape

这行代码会打印出 data 的形状，表示特征矩阵 (features matrix) 的大小。
对于 Diabetes 数据集来说，结果通常是 (442, 10)，这表明有 442 条样本记录，并且每个样本有 10 个特征。

dir(diabetes)

使用 Python 内置的 dir() 函数可以列出对象的所有属性和方法名称。
结果可能会包含类似 'DESCR', 'data', 'feature_names', 'target' 等字段名。

diabetes.target.shape

打印目标值数组 (target) 的形状。
对应的结果是 (442,)，即目标值是一个长度为 442 的一维数组。

尝试访问 diabetes.feature_names

在较新的 scikit-learn 版本中，load_diabetes 返回的对象可能不再直接提供 .feature_names 属性。
替代方案可能是通过其他方式获取特征描述信息。

输出示例
运行上述代码后，通常会有如下输出：
diabetes.data.shape= (442, 10)
dir(diabetes)= ['DESCR', 'data', 'filename', 'frame', 'target']
diabetes.target.shape= (442,)
No diabetes.feature_names=
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如果需要查看具体的特征名称，可以通过以下方式间接获得：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data=diabetes.data, columns=["age", "sex", "bmi", "bp", "s1", "s2", "s3", "s4", "s5", "s6"])
print(df.head())
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总结
这个代码片段展示了如何加载、检查并初步处理 scikit-learn 中的糖尿病数据集。它可以帮助我们了解数据的基本结构以及其可用属性。