data_label = np.concatenate(points_list, 0) 举例说明
时间: 2024-11-30 07:18:21 浏览: 14
`data_label = np.concatenate(points_list, 0)` 这行代码是在NumPy库中使用的,主要用于将列表 `points_list` 中的所有元素沿着第一个维度 (通常称为行或样本轴) 进行堆叠,形成一个新的数组 `data_label`。
举个例子,假设我们有三个二维点集,每个点集表示一个人的一组特征:
```python
points_list = [
[[1, 2], [3, 4]], # 第一个人的特征
[[5, 6], [7, 8]], # 第二个人的特征
[[9, 10], [11, 12]] # 第三个人的特征
]
# 原始 points_list 是这样的:
# points_list = [
# [[1, 2]],
# [[5, 6]],
# [[9, 10]]
# ]
# 使用 np.concatenate 合并这些点:
data_label = np.concatenate(points_list, axis=0)
```
执行上述操作后,`data_label` 将是一个形状为 `(3, 2, 2)` 的数组,其中第一维代表3个个体,第二维是每个个体的两个特征,第三维是每个特征的值。现在 `data_label` 可以作为一个整体用于后续的数据分析、模型训练等操作,如输入到一个多层神经网络中作为输入数据。
相关问题
def get_balanced(data, label): pos_index = np.where(label >= 0.5) neg_index = np.where(label < 0.5) rate = neg_index[0].shape[0] // pos_index[0].shape[0] data = np.concatenate((data, data[pos_index].repeat(rate, axis=0)), axis=0) label = np.concatenate((label, label[pos_index].repeat(rate, axis=0)), axis=0) data, label = shuffle(data, label) return data, label
这是一个用于处理不平衡数据集的函数,它的作用是使得正负样本的数量平衡,从而提高模型的性能。具体地,它的实现方法是对正样本进行重复采样,使得正负样本的数量比例接近某个设定的比例(在这里默认为1:1)。
该函数的参数包括:
- data:包含所有样本数据的数组
- label:包含所有样本标签的数组
该函数的返回值包括:
- data:经过平衡处理后的样本数据
- label:经过平衡处理后的样本标签
该函数的实现过程如下:
1. 找出所有正样本和负样本的下标;
2. 计算出正负样本的数量比例,以正样本数量为基准,计算出需要重复采样的倍数;
3. 对正样本进行重复采样,使得正负样本的数量比例接近1:1;
4. 将重复采样后的正样本数据和标签合并到原始数据和标签中;
5. 对新的数据和标签进行随机打乱(shuffle)处理;
6. 返回平衡后的数据和标签。
需要注意的是,这个函数中使用了numpy库中的一些函数,比如np.where、np.concatenate和np.repeat等函数,这些函数可以很方便地对数组进行操作。
def get_data(): data = np.array(pd.read_csv('heart.csv')) disperse_col = [2, 6, 10, 11, 12] disperse_data, disperse_label = [], [] for i in disperse_col: col_data = data[:, i] col_label = list(set(col_data)) disperse_label.append(col_label) col_data = np.array([col_label.index(j) for j in col_data], dtype=np.int) col_data = np.eye(len(col_label))[col_data] disperse_data.append(col_data) disperse_data = np.concatenate(disperse_data, axis=-1) np.save('heart_disperse.npy', np.array(disperse_label)) 讲解一下每个语句的意思
这是一个 Python 函数,函数名为 get_data。函数内部首先读取一个名为 "heart.csv" 的 CSV 文件,并将数据存储在一个 numpy 数组 "data" 中。接下来,函数对数据进行了一些离散化处理,将原数据中的某些列进行了处理,其中第 2、6、10、11 和 12 列为离散化列。处理结果分别保存在 disperse_data 和 disperse_label 中。在处理离散化时,对于每一列数据,首先获取该列的所有取值,将这些取值作为标签存储在 disperse_label 中。然后遍历该列数据,根据取值在标签中的位置,将该列的数据转换成一个 one-hot 编码的向量,将所有列的编码向量拼接成一个大矩阵 disperse_data。最后将 disperse_label 保存为一个名为 "heart_disperse.npy" 的 numpy 数组文件。
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