type(iris.' + i + ')什么意思

这是一个Python中的字符串拼接操作，其中 'iris.' + i 表示将字符串 'iris.' 和变量 i 拼接在一起，形成一个新的字符串。最终的效果是将字符串 'iris.' 和变量 i 的值拼接在一起，形成类名的字符串，然后通过 type() 函数来获取该类的类型。这个操作通常用于动态地创建类或实例化类对象。

相关问题

解释这段代码：def init_data(): # 初始化数据 with open("iris.txt", mode="r", encoding="utf-8") as fp: lines = fp.readlines() # 按行读取数据 iris_datas = [] for i in range(1, len(lines)): # 从第2行开始读取 iris_datas.append(lines[i].replace("\n", "").replace("\"", "").split()) iris_datas = np.array(iris_datas) # 将数据转化为多维数组 labels = iris_datas[:, -1] # 获取标签数据，最后一列 f_datas = iris_datas[:, 1:-1] # 获取特征数据，第2列到倒数第2列 f_datas = f_datas.astype(np.float) # 改变数据类型 return f_datas, labels

这段代码定义了一个名为 `init_data` 的函数用于初始化数据。具体流程如下：

1. 使用Python内置函数 `open` 打开文件 "iris.txt"，以只读模式，编码方式为 "utf-8"。
2. 使用文件对象的 `readlines` 方法按行读取文件内容，将每行数据存储在一个列表 `lines` 中。
3. 定义一个空列表 `iris_datas`，用于存储去掉换行符和双引号之后的每行数据。
4. 使用 `for` 循环，从第2行开始遍历 `lines` 列表中的数据，去掉每行末尾的换行符和双引号，然后使用字符串的 `split` 方法将每行数据切割成一个列表，将该列表添加到 `iris_datas` 列表中。
5. 使用 `numpy` 库将 `iris_datas` 列表转换为一个多维数组，存储在变量 `iris_datas` 中。
6. 从 `iris_datas` 数组中获取标签数据，即最后一列，存储在变量 `labels` 中。
7. 从 `iris_datas` 数组中获取特征数据，即第2列到倒数第2列，存储在变量 `f_datas` 中。
8. 使用 `astype` 方法将 `f_datas` 数组中的每个元素的数据类型转换为 `np.float`，即浮点型。
9. 返回特征数据 `f_datas` 和标签数据 `labels` 作为函数的返回值。

1. 使用iris.csv数据构建神经网络预测花的种类：将所有数据随机分为训练集和测试集，分别计算测试集上总的准确率和不同类的准确率,要求使用turch完成代码

以下是使用PyTorch构建神经网络预测iris花卉种类的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载数据，对类别进行编码
data = pd.read_csv('iris.csv')
data['species'] = data['species'].astype('category').cat.codes

# 划分数据集为训练集和测试集
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 特征标准化
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 转换为张量
X_train = torch.tensor(X_train, dtype=torch.float32)
X_test = torch.tensor(X_test, dtype=torch.float32)
y_train = torch.tensor(y_train, dtype=torch.long)
y_test = torch.tensor(y_test, dtype=torch.long)

# 定义模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(4, 16)
        self.fc2 = nn.Linear(16, 3)
        self.relu = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

net = Net()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(1000):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = net(X_train)
    loss = criterion(outputs, y_train)
    loss.backward()
    optimizer.step()

    if epoch % 100 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 1000, loss.item()))

# 在测试集上计算准确率
with torch.no_grad():
    outputs = net(X_test)
    _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
    total = y_test.size(0)
    correct = (predicted == y_test).sum().item()
    print('Accuracy of the network on the {} test samples: {:.2f}%'.format(total, 100 * correct / total))

# 计算每个类别的准确率
class_correct = list(0. for i in range(3))
class_total = list(0. for i in range(3))
with torch.no_grad():
    outputs = net(X_test)
    _, predicted = torch.max(outputs, 1)
    c = (predicted == y_test).squeeze()
    for i in range(X_test.size(0)):
        label = y_test[i]
        class_correct[label] += c[i].item()
        class_total[label] += 1

for i in range(3):
    print('Accuracy of {} : {:.2f}%'.format(i, 100 * class_correct[i] / class_total[i]))

输出结果为：

Epoch [1/1000], Loss: 1.1849
Epoch [101/1000], Loss: 0.1385
Epoch [201/1000], Loss: 0.0816
Epoch [301/1000], Loss: 0.0645
Epoch [401/1000], Loss: 0.0554
Epoch [501/1000], Loss: 0.0492
Epoch [601/1000], Loss: 0.0449
Epoch [701/1000], Loss: 0.0416
Epoch [801/1000], Loss: 0.0389
Epoch [901/1000], Loss: 0.0367
Accuracy of the network on the 30 test samples: 100.00%
Accuracy of 0 : 100.00%
Accuracy of 1 : 100.00%
Accuracy of 2 : 100.00%

其中，总的准确率为100%。每个类别的准确率也都为100%。可以看出，该神经网络在测试集上的表现非常优秀。