np.array函数用途讲解

np.array函数是NumPy库中的一个函数，它的作用是将输入构造成N维数组。通过该函数，可以将python的列表、元组等容器类型转换成NumPy数组对象。同时，np.array函数可以通过指定dtype参数来指定数组对象的数据类型，支持多种数据类型的转换和处理操作。该函数在数据分析、科学计算、机器学习等领域都有广泛的应用。

相关问题

np.triu函数讲解

`np.triu()` 是 NumPy 库中的一个函数，用于返回一个矩阵的上三角部分。该函数的语法如下：

numpy.triu(m, k=0)

其中，参数 `m` 表示要处理的矩阵，参数 `k` 表示要处理的对角线。默认值为 `0`，表示处理主对角线及其以上的部分。如果 `k` 是正整数，则处理主对角线以上 `k` 个对角线；如果 `k` 是负整数，则处理主对角线以下 `k` 个对角线。

下面是一个使用 `np.triu()` 函数的示例：

import numpy as np

m = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(np.triu(m))

该示例中，我们定义了一个 3 行 3 列的矩阵 `m`，然后使用 `np.triu()` 函数返回了该矩阵的上三角部分。运行结果如下：

array([[1, 2, 3],
       [0, 5, 6],
       [0, 0, 9]])

可以看到，返回的矩阵只保留了上三角部分，主对角线及其以下的部分都被置为了 0。

def get_data(): data = np.array(pd.read_csv('heart.csv')) disperse_col = [2, 6, 10, 11, 12] disperse_data, disperse_label = [], [] for i in disperse_col: col_data = data[:, i] col_label = list(set(col_data)) disperse_label.append(col_label) col_data = np.array([col_label.index(j) for j in col_data], dtype=np.int) col_data = np.eye(len(col_label))[col_data] disperse_data.append(col_data) disperse_data = np.concatenate(disperse_data, axis=-1) np.save('heart_disperse.npy', np.array(disperse_label)) 讲解一下每个语句的意思

这是一个 Python 函数，函数名为 get_data。函数内部首先读取一个名为 "heart.csv" 的 CSV 文件，并将数据存储在一个 numpy 数组 "data" 中。接下来，函数对数据进行了一些离散化处理，将原数据中的某些列进行了处理，其中第 2、6、10、11 和 12 列为离散化列。处理结果分别保存在 disperse_data 和 disperse_label 中。在处理离散化时，对于每一列数据，首先获取该列的所有取值，将这些取值作为标签存储在 disperse_label 中。然后遍历该列数据，根据取值在标签中的位置，将该列的数据转换成一个 one-hot 编码的向量，将所有列的编码向量拼接成一个大矩阵 disperse_data。最后将 disperse_label 保存为一个名为 "heart_disperse.npy" 的 numpy 数组文件。