sklearn的UCI_datasets

sklearn库中的`uci_datasets`模块并不是实际存在的官方功能。`sklearn`是Python的一个流行机器学习库，但它并没有直接提供名为`uci_datasets`的内置数据集加载工具。实际上，sklearn中的数据集通常是从scikit-learn的数据包、UCI Machine Learning Repository（http://archive.ics.uci.edu/ml/）或其他公共资源获取的。

如果你想要在sklearn中加载UCI数据集，你需要手动下载数据，并将其保存到适当的位置，然后通过`load_breast_cancer()`、`load_iris()`等函数从sklearn.datasets导入你喜欢的特定数据集，例如：

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()

或者访问UCI网站下载数据后，自行读取数据文件。如果需要预处理或转换数据，可以使用sklearn提供的数据预处理工具，如`StandardScaler`, `MinMaxScaler`等。

相关问题

sklearn.datasets的数据没法下载

如果 `sklearn.datasets` 中的数据无法下载，可以尝试以下几种解决方法：

1. 确认网络连接正常，尝试连接其他网站或使用 VPN。

2. 确认使用的 `scikit-learn` 版本是否较老，如果是，请升级到最新版本。

3. 手动下载数据集，并将其保存到指定的位置。可以使用以下命令下载数据集：

   from urllib.request import urlretrieve
   urlretrieve(url, filename)

其中，`url` 是数据集的下载地址，`filename` 是数据集保存的文件名。

4. 如果以上方法均未解决问题，可以考虑从其他数据源获取数据集，然后导入到 `sklearn` 中。例如，可以从 Kaggle、UCI Machine Learning Repository 等网站下载数据集，然后使用 Pandas 或 Numpy 将其转换为 `sklearn` 中的格式。

if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--path', type=str, default=r"data/UCI HAR Dataset/UCI HAR Dataset", help='UCI dataset data path') parser.add_argument('--save', type=str, default='data/UCI_Smartphone_Raw.csv', help='save file name') args = parser.parse_args() data_path = args.path # read train subjects train_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'train/subject_train.txt'), header=None, names=['subject']) # read test subjects test_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/subject_test.txt'), header=None, names=['subject']) # concat subjects = pd.concat([train_subjects, test_subjects], axis=0) # read train labels train_labels = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'train/y_train.txt'), header=None, names=['label']) # read train labels test_labels = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/y_test.txt'), header=None, names=['label']) # labels labels = pd.concat([train_labels, test_labels], axis=0) final_dataframe = pd.concat([subjects, labels], axis=1) data = [] for name in COLUMNS: final_dataframe = pd.concat([final_dataframe, read_txt(name)], axis=1) final_dataframe.to_csv(args.save,index=False) 如何将文中txt文件改成mnist数据集数据，其他不做大修改

要将代码修改为使用MNIST数据集而不是txt文件，你需要进行以下修改：

1. 导入所需的库和模块：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import fetch_openml

2. 加载MNIST数据集：

mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1, cache=True)

3. 将图像矩阵和标签分别存储为numpy数组：

X = mnist.data
y = mnist.target

4. 创建一个包含所有数据的Pandas数据框：

df = pd.DataFrame(X)
df['label'] = y

5. 将数据框保存为CSV文件：

df.to_csv(args.save, index=False)

注意，这里我们使用了`args.save`作为保存文件名，这是根据你之前的代码中的`--save`命令行参数来决定的。

除了以上修改，你还需要删除以下代码块，因为MNIST数据集已经包含了图像数据和标签，不需要再读取其他文件：

# read train subjects
train_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'train/subject_train.txt'), header=None, names=['subject'])
# read test subjects
test_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/subject_test.txt'), header=None, names=['subject'])
# concat
subjects = pd.concat([train_subjects, test_subjects], axis=0)

# read train labels
train_labels = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'train/y_train.txt'), header=None, names=['label'])
# read train labels
test_labels = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/y_test.txt'), header=None, names=['label'])
# labels
labels = pd.concat([train_labels, test_labels], axis=0)

final_dataframe = pd.concat([subjects, labels], axis=1)

data = []
for name in COLUMNS:
    final_dataframe = pd.concat([final_dataframe, read_txt(name)], axis=1)

这些修改后的代码将直接将MNIST数据集转换为CSV文件，并保存到指定的路径中。