np.array内置变量
时间: 2023-07-11 16:58:19 浏览: 58
`np.array`是NumPy库中的一个函数,用于将列表或元组等序列转换为NumPy数组。在使用`np.array`函数时,可以指定一些参数来控制生成的数组的类型、形状等。以下是一些常用的`np.array`参数:
- `dtype`:指定生成的数组的数据类型。默认为`float64`。例如,`np.array([1, 2, 3], dtype='int32')`将生成一个数据类型为`int32`的数组。
- `ndmin`:指定生成的数组的最小维数。例如,`np.array([1, 2, 3], ndmin=2)`将生成一个形状为`(1, 3)`的二维数组。
- `copy`:指定是否复制输入序列。默认为`True`。如果设置为`False`,则生成的数组与输入序列共享数据。
- `order`:指定数组的存储顺序。默认为`C`,表示按行存储。如果设置为`F`,则表示按列存储。
除了以上参数外,`np.array`函数还可以接受其他一些参数,例如`buffer`、`offset`等。您可以参考NumPy官方文档中的说明来了解更多信息。
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weights = bagging.estimators_samples_ list = np.array(list) # 计算权重加权平均值 weighted_means = np.average(X, axis=0, weights=weights.T)是什么意思
这段代码的中文解释是:weights表示袋装法中每个基分类器的权重,bagging.estimators_samples_是指BaggingClassifier类中的一个属性,表示每个基分类器所使用的样本集合,list是一个Python内置函数,将其转换为numpy数组后赋值给变量np.array(list)。
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。