# 加载数据集 data = pd.read_csv('iris.csv',header=None,names =['sepal length','sepal width','petal length','petal width','species']) # 将类别标签编码为数字 le = LabelEncoder() y = le.fit_transform(data['species']) # 将数字编码转换为 One-Hot 编码 ohe = OneHotEncoder(categories='auto') y = ohe.fit_transform(y.reshape(-1, 1)).toarray() # 提取特征 x = data.iloc[:, :-1].values # 将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量 x = torch.from_numpy(x).float() y = torch.from_numpy(y).float()

这段代码用于对鸢尾花数据集进行预处理操作，将其转换为可以用于PyTorch模型训练的数据格式。首先，使用pandas库的read_csv函数读取数据集文件，然后使用sklearn库的LabelEncoder类将类别标签编码为数字，使用OneHotEncoder类将数字编码转换为One-Hot编码。接着，使用pandas库的iloc函数提取数据集中的特征，将其转换为NumPy数组，再使用PyTorch的from_numpy函数将其转换为张量形式。最后，将标签数据y也转换为张量形式，数据类型为float类型。这段代码的最终结果是得到了特征张量x和标签张量y，可以用于PyTorch模型的训练和测试。