优化一下代码x_temp_feature_names =[i for i in x.columns if 'firstorder' in i or 'glszm'in i or 'glrlm' in i or 'glcm' in i or 'gldm' in i or 'ngtdm' in i or 'shape' in i] x_temp = x[x_temp_feature_names].copy()
时间: 2023-12-21 12:06:28 浏览: 25
可以使用以下方法对代码进行优化:
```
feature_types = ['firstorder', 'glszm', 'glrlm', 'glcm', 'gldm', 'ngtdm', 'shape']
x_temp_feature_names = [i for i in x.columns if any(feature_type in i for feature_type in feature_types)]
x_temp = x[x_temp_feature_names].copy()
```
这样做可以将多个条件合并为一个any语句,从而使代码更简洁。
相关问题
feature_names = [i for i in data.columns if data[i].dtype in [np.int64]]什么意思
这段代码是用来获取数据集中所有数据类型为整数(np.int64)的特征名称(列名)的。具体解释如下:
- `data.columns`是一个DataFrame对象的属性,用于获取所有列名。
- `data[i].dtype`是一个Series对象的属性,用于获取该列数据的数据类型。
- `[np.int64]`是一个列表,包含了数据类型为np.int64的数据类型。
- `if data[i].dtype in [np.int64]`是一个条件语句,用于判断该列数据的数据类型是否为np.int64。
- `feature_names = [i for i in data.columns if data[i].dtype in [np.int64]]`是一个列表推导式,用于获取所有数据类型为整数的特征名称,并将它们存储在 `feature_names` 变量中。
feature_names = [i for i in data.columns if data[i].dtype in [np.int64, np.int64]]什么意思
这行代码是在一个 Pandas 的 DataFrame 中选择所有数据类型为 np.int64 或 np.float64 的列,并将这些列的名称存储在一个列表 feature_names 中。np.int64 和 np.float64 是 numpy 库中的数据类型,分别表示整数和浮点数。这行代码的目的可能是为了选择数值型特征,以便进行机器学习模型的训练或其他数据分析任务。