jupyter notebook查看数据的大小和维度

在Jupyter Notebook中，你可以使用Pandas库来查看数据集的大小和维度。以下是简单的步骤：

1. 首先，如果你的数据存储在一个DataFrame对象中，例如df，你需要导入pandas库：

   import pandas as pd

2. 使用`.shape`属性可以获取数据的行数（rows）和列数（columns），这代表了数据的维度：

   df.shape

这将返回一个包含两个元素的元组，如(1000, 5)，表示1000行5列。

3. 对于查看数据大小，虽然`.shape`返回的是理论上的内存占用，但如果你想知道实际占用，Pandas并不会直接显示这个信息。不过，你可以利用内置函数`memory_usage()`，传入参数`index=True`和`deep=True`来计算DataFrame加上索引和可能嵌套的对象的总内存消耗：

   df.memory_usage(index=True, deep=True).sum()

记得替换`df`为你实际的数据变量名。

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使用Jupyter notebook提取图像特征

使用Jupyter Notebook提取图像特征可以通过以下步骤实现：

1. 导入所需的库和模块：首先，需要导入一些常用的Python库和图像处理库，例如NumPy、OpenCV和Keras等。

2. 加载图像数据：使用OpenCV库中的函数加载图像数据，并将其转换为适合模型输入的格式，通常是一个4D张量。

3. 加载预训练的卷积神经网络模型：选择一个预训练的卷积神经网络模型，例如VGG16、ResNet等。可以使用Keras库中的相应函数加载模型。

4. 特征提取：将加载的图像数据输入到卷积神经网络模型中，通过前向传播过程获取图像的特征表示。可以选择提取全局特征或局部特征，具体取决于任务需求。

5. 保存特征：将提取的图像特征保存到硬盘上，以便后续使用。

下面是一个示例代码：

import numpy as np
import cv2
from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input

# 加载图像数据
image_path = 'path_to_image.jpg'
image = cv2.imread(image_path)
image = cv2.resize(image, (224, 224))  # 调整图像大小
image = np.expand_dims(image, axis=0)  # 添加批次维度
image = preprocess_input(image)  # 预处理图像数据

# 加载预训练的VGG16模型
model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)

# 特征提取
features = model.predict(image)

# 保存特征
np.save('image_features.npy', features)

生成代码jupyter notebook（1） 从 sklearn.dataset 里导入鸢尾花数据集并下载（数据集介绍和相关属性查看 sklearn 官方文档）。在控制台输出数据集大小和样式信息； （2） 选择鸢尾花数据集特征空间中的后两个维度并使用 matplotlib 进行绘制数据分布图； （3） 使用 sklearn 包的 cluster 建立 K-Means 算法使用最后两种特征进行聚类操作； （4） 使用 matplotlib 将预测结果用不同颜色绘制不同类别输出

好的，下面是一份可能的 Python 代码实现：

# 导入所需库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import KMeans

# 读取鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 输出数据集大小和样式信息
print("数据集大小：", iris.data.shape)
print("数据集样式：", iris.data[:5])

# 选择后两个特征并绘制数据分布图
X = iris.data[:, 2:]
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1])
plt.xlabel('Petal Length (cm)')
plt.ylabel('Petal Width (cm)')
plt.show()

# 使用 K-Means 算法进行聚类操作
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
y_pred = kmeans.fit_predict(X)

# 将预测结果用不同颜色绘制不同类别输出
plt.scatter(X[y_pred == 0, 0], X[y_pred == 0, 1], c='red', label='Cluster 1')
plt.scatter(X[y_pred == 1, 0], X[y_pred == 1, 1], c='blue', label='Cluster 2')
plt.scatter(X[y_pred == 2, 0], X[y_pred == 2, 1], c='green', label='Cluster 3')
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], marker='*', s=200, c='black', label='Centroids')
plt.xlabel('Petal Length (cm)')
plt.ylabel('Petal Width (cm)')
plt.legend()
plt.show()

这份代码从 sklearn.datasets 中导入鸢尾花数据集，并输出了数据集的大小和样式信息。然后选择了鸢尾花数据集特征空间中的后两个维度并使用 matplotlib 绘制了数据分布图。接着使用了 sklearn.cluster 中的 KMeans 类建立了 K-Means 算法，并使用后两个特征进行聚类操作。最后使用 matplotlib 绘制了预测结果用不同颜色绘制不同类别的聚类结果输出。