players.cluster.unique()
时间: 2023-10-20 19:05:28 浏览: 26
这是一个Python代码,它的作用是返回一个名为players的DataFrame中cluster列中唯一值的数组。假设使用的是pandas库,代码应该类似于:
```python
import pandas as pd
unique_clusters = players['cluster'].unique()
```
其中,players是一个DataFrame,cluster是其中的一个列。unique()函数返回该列中的唯一值数组。
相关问题
# 将球员数据集聚为3类 from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters = 3) kmeans.fit(X) # 将聚类结果标签插入到数据集players中 players['cluster'] = kmeans.labels_ # 构建空列表,用于存储三个簇的簇中心 centers = [] for i in players.cluster.unique(): centers.append(players.loc[players.cluster == i,['得分','罚球命中率','命中率','三分命中率']].mean()) # 将列表转换为数组,便于后面的索引取数 centers = np.array(centers)
这段代码使用了KMeans聚类算法将球员数据集聚为3类,并将聚类结果标签插入到数据集中,然后计算了三个簇的簇中心并存储在列表centers中。
具体解释如下:
```
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
import pandas as pd
# 读取球员数据集
players = pd.read_csv('players.csv')
# 选择需要聚类的特征
X = players[['得分','罚球命中率','命中率','三分命中率']]
# 定义KMeans聚类模型,将数据集分为3个簇
kmeans = KMeans(n_clusters = 3)
# 训练模型并进行聚类
kmeans.fit(X)
# 将聚类结果标签插入到数据集players中
players['cluster'] = kmeans.labels_
# 构建空列表,用于存储三个簇的簇中心
centers = []
for i in players.cluster.unique():
centers.append(players.loc[players.cluster == i,['得分','罚球命中率','命中率','三分命中率']].mean())
# 将列表转换为数组,便于后面的索引取数
centers = np.array(centers)
```
首先读取了球员数据集并选择了需要聚类的特征。然后定义了KMeans聚类模型,将数据集分为3个簇,并使用fit()方法训练模型并进行聚类。接着将聚类结果标签插入到数据集中,用于后面的簇中心计算。通过循环计算每个簇的特征均值,将簇中心存储在列表centers中。最后将列表转换为数组,便于后面的索引取数。
希望这个解释能够帮助您理解这段代码的作用。
players.push_back(Player(id, score));中push_back怎么用
`push_back` 是一个 `vector` 的成员函数,用于在 `vector` 容器的末尾添加一个元素。在这个语句中,`players` 是一个 `vector` 容器,`Player(id, score)` 是一个 `Player` 类型的对象,这个语句将会在 `players` 容器的末尾添加一个 `Player` 对象。
如果你想将一个 `Player` 对象添加到 `players` 容器的末尾,可以这样写:
```c++
players.push_back(Player(id, score));
```
其中,`id` 和 `score` 是 `Player` 对象的构造函数所需的参数。