print(X_train.shape,X_test.shape,y_train.shape,y_test.shape)是什么意思
时间: 2023-11-06 10:29:00 浏览: 51
这段代码用于打印出训练集和测试集的维度。具体来说,X_train.shape 表示训练集数据的维度,X_test.shape 表示测试集数据的维度,y_train.shape 表示训练集标签的维度,y_test.shape 表示测试集标签的维度。其中,shape 是 numpy 数组的一个属性,用于获取数组的维度信息。
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print(x_train.shape) print(y_train.shape) print(x_test.shape) print(y_test.shape)什么意思
这是用于机器学习的Python代码。这四个代码行分别打印了4个变量的形状(shape):
1. x_train:训练数据集的特征值,即模型用来学习的输入数据。它的形状表示为 (样本数量, 特征数量)。
2. y_train:训练数据集的标签值,即模型用来学习的输出数据。它的形状表示为 (样本数量,),其中样本数量与x_train相同。
3. x_test:测试数据集的特征值,即用于评估模型性能的输入数据。它的形状表示为 (样本数量, 特征数量),其中样本数量与x_train相同,特征数量可能不同。
4. y_test:测试数据集的标签值,即用于评估模型性能的输出数据。它的形状表示为 (样本数量,),其中样本数量与x_train相同。
加载训练MNIST数据集 #加载数据集(输入代码): #查看训练数据集结构(输入代码): 输入结果: x_train.shape: y_train.shape: x_test.shape: y_test.shape:
以下是加载MNIST数据集和查看数据集结构的代码:
```python
import tensorflow as tf
# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
# 输出训练集和测试集的形状
print("x_train.shape:", x_train.shape)
print("y_train.shape:", y_train.shape)
print("x_test.shape:", x_test.shape)
print("y_test.shape:", y_test.shape)
```
运行结果:
```
x_train.shape: (60000, 28, 28)
y_train.shape: (60000,)
x_test.shape: (10000, 28, 28)
y_test.shape: (10000,)
```
说明训练集包含60000个28x28的图像,测试集包含10000个28x28的图像。标签是长度为60000和10000的一维数组。