df = pd.DataFrame(data=results, columns=['patient_id'] + classes) n = len(df) folds = np.zeros(n, dtype=np.int8)代码解读
时间: 2024-05-19 15:15:35 浏览: 19
这是一段 Python 代码,主要是用于数据处理中的分层采样(stratified sampling)功能,将数据集按照类别分为若干个子集,保证每个子集中各类别样本的比例与整体数据集中各类别样本比例相同。具体操作是,首先将数据集中的每个样本(其中每个样本有一个名为 'patient_id' 的属性)和它所属的类别(即 'classes' 属性)存储在一个 Pandas DataFrame 对象中,接着获取 DataFrame 的长度 n,定义一个长度为 n 的全零数组 folds,并将其作为每个样本所属的子集编号,初始值都为 0。接着,通过 numpy 库中的函数实现了分层采样的功能,将数据集分成若干份。
相关问题
df=pd.DataFrame(data.data,columns=data.feature_names)翻译
这段代码的功能是将数据集data中的数据以及数据集中的特征名称分别存储到一个名为df的DataFrame对象中。其中,data.data表示数据集中的数据,data.feature_names表示数据集中的特征名称。通过指定columns参数为data.feature_names,可以将特征名称作为DataFrame对象中的列名。因此,代码的含义是将数据集中的数据和特征名称按照列的方式存储到DataFrame对象df中。
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
这段代码使用了 Pandas 库来创建一个 DataFrame 对象 df,其中 iris 是一个经典的机器学习数据集,包含了 3 类鸢尾花的 4 个特征(萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度),共有 150 个样本。将 iris.data 作为数据源,iris.feature_names 作为列名,即可创建一个名为 df 的 DataFrame 对象。这个对象可以用来进行数据分析或机器学习模型训练等任务。
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