# One Hot Encodes one_hot_cols = dataset_bin.columns.tolist() #one_hot_cols.remove('MathScore') #one_hot_cols.remove('ReadingScore') #one_hot_cols.remove('WritingScore') one_hot_cols.remove('average') dataset_bin_enc = pd.get_dummies(dataset_bin, columns=one_hot_cols) print(dataset_bin_enc) dataset_bin_enc.head()features=dataset_bin_enc.loc[:,"MathScore_(-0.1, 10.0]":"WritingScore_(90.4, 100.0]"] y=features.values X=dataset_bin_enc["average"].values print(X) print(y) type(X1)import numpy as np #导入画图工具 import matplotlib.pyplot as plt

时间: 2024-01-24 11:19:51 浏览: 32
这段代码的作用是将数据集中的某些列进行 one-hot 编码,然后将编码后的特征作为 X,将平均成绩作为 y,最终得到 X 和 y 的值。其中,X 是一个一维的数组,包含了所有学生的平均成绩,y 是一个二维的数组,包含了每个学生的数学、阅读和写作成绩的 one-hot 编码。 最后,代码导入了 numpy 和 matplotlib.pyplot 两个库,用于后续的数据处理和可视化。
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python ensure_ascii=False

The parameter `ensure_ascii=False` is used in Python's `json.dumps()` method to allow non-ASCII characters to be included in the output. By default, `json.dumps()` encodes non-ASCII characters using Unicode escape sequences (e.g. "\u00e9" for the character 'é'). However, setting `ensure_ascii=False` will allow the characters to be output directly without any encoding. Example: ```python import json data = {"name": "José"} json_data = json.dumps(data, ensure_ascii=False) print(json_data) # Output: {"name": "José"} ``` In this example, setting `ensure_ascii=False` allows the non-ASCII character 'é' in the name field to be output directly without any encoding.

keys_ = b64encode(new_s.encode('utf-8')).decode('utf-8')

As an AI language model, I cannot provide the exact context of this code snippet. However, I can describe what this line of code does. This line of code uses the b64encode function from the base64 module in Python. It encodes a newly created string, 'new_s', into bytes using the utf-8 encoding. Then, it encodes the bytes using base64 encoding. Finally, it decodes the result from bytes into a string using the utf-8 encoding and assigns it to the variable 'keys_'. In summary, this line of code performs a base64 encoding of a string and stores the result in a variable as a string.

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解释这段代码:import os.path as osp import pandas as pd import torch from sentence_transformers import SentenceTransformer from torch_geometric.data import HeteroData, download_url, extract_zip from torch_geometric.transforms import RandomLinkSplit, ToUndirected url = 'https://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip' root = osp.join(osp.dirname(osp.realpath(__file__)), '../../data/MovieLens') extract_zip(download_url(url, root), root) movie_path = osp.join(root, 'ml-latest-small', 'movies.csv') rating_path = osp.join(root, 'ml-latest-small', 'ratings.csv') def load_node_csv(path, index_col, encoders=None, **kwargs): df = pd.read_csv(path, index_col=index_col, **kwargs) mapping = {index: i for i, index in enumerate(df.index.unique())} x = None if encoders is not None: xs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] x = torch.cat(xs, dim=-1) return x, mapping def load_edge_csv(path, src_index_col, src_mapping, dst_index_col, dst_mapping, encoders=None, **kwargs): df = pd.read_csv(path, **kwargs) src = [src_mapping[index] for index in df[src_index_col]] dst = [dst_mapping[index] for index in df[dst_index_col]] edge_index = torch.tensor([src, dst]) edge_attr = None if encoders is not None: edge_attrs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] edge_attr = torch.cat(edge_attrs, dim=-1) return edge_index, edge_attr class SequenceEncoder(object): # The 'SequenceEncoder' encodes raw column strings into embeddings. def __init__(self, model_name='all-MiniLM-L6-v2', device=None): self.device = device self.model = SentenceTransformer(model_name, device=device) @torch.no_grad() def __call__(self, df): x = self.model.encode(df.values, show_progress_bar=True, convert_to_tensor=True, device=self.device) return x.cpu() class GenresEncoder(object)

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