data_set=pd.read_csv什么意思

这个问题是关于编程的，我可以回答。data_set=pd.read_csv是Python中pandas库的一个函数，用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。其中，data_set是你想要存储数据的变量名，pd是pandas库的别名，read_csv是函数名。

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PEMS04_date=pd.read_csv('data196.csv') training_set = PEMS04_date.iloc[0:2304 , 1:3].values test_set = PEMS04_date.iloc[2304:2880, 1:3].values sc = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) training_set_scaled = sc.fit_transform(training_set) test_set = sc.transform(test_set)

这是一个数据预处理的过程，使用了Python中的Pandas和sklearn库。首先读入了一个名为"data196.csv"的CSV文件，然后将其拆分成训练集和测试集。训练集包含前2304行，测试集包含2304~2880行。接着使用MinMaxScaler将数据缩放到0~1的范围内，这是为了便于神经网络的训练。最后将缩放后的训练集和测试集分别保存到名为"training_set_scaled"和"test_set"的变量中。

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。