已经划分完成的训练集和测试集分别导入不同的csv文件中，怎样确定训练集和测试集各自的样本数量和特征维数

可以使用pandas库来读取已经划分好的训练集和测试集的csv文件，并使用shape属性来获取它们各自的样本数量和特征维数。

例如，假设已经将训练集和测试集分别保存在train.csv和test.csv文件中，可以使用以下代码来读取这两个文件并获取它们的样本数量和特征维数：

import pandas as pd

# 读取训练集文件
train_data = pd.read_csv('train.csv')

# 获取训练集的样本数量和特征维数
train_samples, train_features = train_data.shape

print('训练集样本数量为：', train_samples)
print('训练集特征维数为：', train_features)

# 读取测试集文件
test_data = pd.read_csv('test.csv')

# 获取测试集的样本数量和特征维数
test_samples, test_features = test_data.shape

print('测试集样本数量为：', test_samples)
print('测试集特征维数为：', test_features)

这样就可以获取训练集和测试集各自的样本数量和特征维数了。

相关问题

pytorch如何读入csv文件，并利用该csv文件自定义数据集，然后划分训练集和测试集

要使用PyTorch读取CSV文件并创建自定义数据集，可以按照以下步骤进行：

1. 导入所需的Python库，包括`pandas`和`torch.utils.data.Dataset`。

2. 使用`pandas`读取CSV文件，并将其转换为数据帧。可以使用`pandas.read_csv()`函数来读取CSV文件，其中文件路径可以是本地文件路径或网络文件路径。

3. 创建自定义数据集类，并将数据帧传递给`__init__()`函数。在该类中，需要实现`__len__()`和`__getitem__()`函数，用于返回数据集中的样本数和样本数据。

4. 划分训练集和测试集。可以使用`torch.utils.data.random_split()`函数来将数据集随机分成训练集和测试集。

以下是一个示例代码，它读取名为`data.csv`的CSV文件，并创建一个自定义数据集，然后将其划分为训练集和测试集：

import pandas as pd
import torch
from torch.utils.data import Dataset, random_split

class CustomDataset(Dataset):
    def __init__(self, csv_file):
        self.df = pd.read_csv(csv_file)
    
    def __len__(self):
        return len(self.df)
    
    def __getitem__(self, idx):
        sample = self.df.iloc[idx]
        # 处理样本数据，并返回
        return sample
    
# 读取CSV文件并创建自定义数据集
dataset = CustomDataset('data.csv')

# 划分训练集和测试集
train_size = int(0.8 * len(dataset))
test_size = len(dataset) - train_size
train_dataset, test_dataset = random_split(dataset, [train_size, test_size])

在上述示例中，`CustomDataset`类读取名为`data.csv`的CSV文件并创建自定义数据集。然后，`random_split()`函数将数据集随机分成训练集和测试集，其中80%的数据分配给训练集，20%的数据分配给测试集。最后，`train_dataset`和`test_dataset`变量分别包含训练集和测试集的样本数据。

生成一段python代码：1导入PCA 2使用sklearn.datasets导入fetch_openml数据集 3通过fetch_openml("mnist_784")得到mnist数据，并使用data和target索引得到数据与标签 4划分mnist数据集，训练集60000，测试集10000 5查看训练集和测试集维度 6把训练和测试图像的数据除以255，以便让数据的量纲在0-1之间 7创建一个pca实例，令主成分数量为100，并使用whiten参数开启数据白化功能 8使用该pca实例拟合训练数据集 9对训练集与测试集的特征进行转换 10查看训练集和测试集数据白化后的样本特征情况 11导入MLP神经网络 12设置神经网络的两个隐藏层分别为100，50个节点，激活函数为relu, alpha为1e-4，使用sgd优化器 13使用PCA后的数据训练神经网络模型 14使用PCA后的测试集验证模型分数

以下是生成的Python代码：

from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPClassifier

# 导入数据集
mnist = fetch_openml("mnist_784")
data, target = mnist.data, mnist.target

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.14, random_state=42)

# 数据归一化
X_train = X_train / 255.0
X_test = X_test / 255.0

# 创建PCA实例
pca = PCA(n_components=100, whiten=True)

# 拟合训练集
pca.fit(X_train)

# 对训练集和测试集进行转换
X_train_pca = pca.transform(X_train)
X_test_pca = pca.transform(X_test)

# 查看数据白化后的样本特征情况
print("训练集特征数据白化后的维度：", X_train_pca.shape)
print("测试集特征数据白化后的维度：", X_test_pca.shape)

# 创建MLP神经网络模型
mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100, 50), activation='relu', alpha=1e-4, solver='sgd', random_state=42)

# 使用PCA后的数据训练模型
mlp.fit(X_train_pca, y_train)

# 使用PCA后的测试集验证模型分数
score = mlp.score(X_test_pca, y_test)
print("使用PCA后的测试集验证模型分数：", score)

注意：由于fetch_openml数据集在国内下载速度较慢，建议在本地安装好数据集后再运行此代码。