df=pd.read_csv("ex2data1.txt",header=None) X=df.iloc[:,:-1].values y=df.iloc[:,-1].values

这段代码是用 pandas 库中的 read_csv 函数读取名为 "ex2data1.txt" 的 csv 文件，并将文件中的数据分为特征变量和目标变量。其中，header=None 表示该文件没有列名，否则会将第一行作为列名处理。

第二行代码中，iloc[:, :-1] 表示选取所有行和除最后一列之外的所有列，即选取特征变量。而 iloc[:, -1] 表示选取所有行和最后一列，即选取目标变量。最后，将选取到的特征变量和目标变量分别存储在变量 X 和 y 中。

相关问题

df=pd.read_csv("ex2data1.txt",header=None)

这是一个使用 pandas 库读取名为 "ex2data1.txt" 的 CSV 文件并将其存储在 DataFrame 中的代码。文件名 "ex2data1.txt" 可能是一个示例文件名，你需要根据实际情况修改为你要读取的文件名。

其中，参数 header=None 表示文件中不包含表头，如果文件中包含表头，可以将该参数省略或修改为表头所在行的行数。读取完成后，数据将被存储在 DataFrame 对象 df 中。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.style.use('fivethirtyeight')#样式美化 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import classification_reportdata=pd.read_csv('ex2data.txt',names=['exam1','exam2','admitted']) data.head()data.describe()sns.set(context='notebook',style='darkgrid',palette=sns.color_palette("RdBu",2)) sns.lmplot('exam1','exam2',hue='admitted',data=data, size=6, fit_reg=False, scatter_kws={"s":50}) plt.show()NameError Traceback (most recent call last) Cell In[16], line 2 1 sns.set(context='notebook',style='darkgrid',palette=sns.color_palette("RdBu",2)) ----> 2 sns.lmplot('exam1','exam2',hue='admitted',datb=datb, 3 size=6, 4 fit_reg=False, 5 scatter_kws={"s":50}) 6 plt.show() --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[17], line 2 1 sns.set(context='notebook',style='darkgrid',palette=sns.color_palette("RdBu",2)) ----> 2 sns.lmplot('exam1','exam2',hue='admitted',data=data, 3 size=6, 4 fit_reg=False, 5 scatter_kws={"s":50}) 6 plt.show() TypeError: lmplot() got multiple values for argument 'data'怎么修改

在代码中，第17行中的参数 'datb' 应该是 'data'，所以需要将其修改为 'data'。

修改后的代码如下：

import pandas as pd 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns 

plt.style.use('fivethirtyeight')#样式美化 
from sklearn.metrics import classification_report

data=pd.read_csv('ex2data.txt',names=['exam1','exam2','admitted']) 
data.head()

data.describe()

sns.set(context='notebook',style='darkgrid',palette=sns.color_palette("RdBu",2)) 
sns.lmplot('exam1','exam2',hue='admitted',data=data,            
           size=6,            
           fit_reg=False,            
           scatter_kws={"s":50}) 
plt.show()