df = pd.DataFrame(data, columns=["feature1", "feature2"]) df["cluster"] = y_pre
时间: 2024-01-22 13:02:53 浏览: 12
这段代码是将一个包含两列数据的DataFrame对象(data)增加一列名为"cluster"的新列,列的值是一个预测结果数组(y_pre)。其中,"feature1"和"feature2"是原始数据的两个特征列,"cluster"是聚类算法的预测结果。这种操作通常用于将聚类结果可视化或进行后续分析。
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df=pd.DataFrame(data.data,columns=data.feature_names)翻译
这段代码的功能是将数据集data中的数据以及数据集中的特征名称分别存储到一个名为df的DataFrame对象中。其中,data.data表示数据集中的数据,data.feature_names表示数据集中的特征名称。通过指定columns参数为data.feature_names,可以将特征名称作为DataFrame对象中的列名。因此,代码的含义是将数据集中的数据和特征名称按照列的方式存储到DataFrame对象df中。
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
这是一段使用 pandas 库创建数据框的代码,其中 iris 是一个经典的机器学习数据集,包含了 3 种不同的鸢尾花的 4 个特征(萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度)以及它们的类别标签。该代码将 iris 数据集中的特征数据(即萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度)存储在一个名为 df 的数据框中,并将其列名设置为 iris.feature_names 中的特征名称。