什么是numpy数组，怎么看结果

NumPy 是 Python 中用于科学计算的一个库，它提供了一个高效的多维数组对象 ndarray。NumPy 数组是一个由相同类型的元素构成的表格，可以是一维数组、二维数组或更高维度的数组。NumPy 数组支持多种数学运算，例如加、减、乘、除等，以及各种向量和矩阵运算。

在代码中，将 pandas DataFrame 转化为 NumPy 数组可以使用 .values 属性，例如 heart.drop('target', axis=1).values 将返回一个不包含 'target' 列的 NumPy 数组。使用 print() 函数可以打印出 NumPy 数组的值，例如：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr)

输出结果为：

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

其中，方括号内的数字表示数组的元素。第一行表示第一个数组元素为 1，第二个数组元素为 2，第三个数组元素为 3；第二行表示第一个数组元素为 4，第二个数组元素为 5，第三个数组元素为 6。

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你可以使用numpy中的concatenate函数将两个numpy数组按照某个方向拼接起来，可以使用如下代码将一个numpy数组添加到另一个空的numpy数组中：

import numpy as np

# 空的numpy数组
empty_arr = np.empty([0, 3])

# 待添加的numpy数组
arr_to_add = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 在空的numpy数组中添加新的numpy数组
result = np.concatenate([empty_arr, arr_to_add])

当你运行这个代码时，你会得到一个形状为(2, 3)的numpy数组，其内容为:

[[1. 2. 3.]
 [4. 5. 6.]]

希望这个回答能够帮到你！

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训练图像数据集的numpy数组是用于训练机器学习模型的数据集，而验证的numpy数组则是用于验证模型的准确性和性能的数据集。训练数据集通常比验证数据集更大，因为模型需要从更多的数据中学习。验证数据集通常用于评估模型的性能，以确定模型是否过拟合或欠拟合。