digital_recognise(三)

1python 一個.py文件如何調用另一個.py文件中的類和函數

——之前老是導入不了模塊或者包，創建python_Package就解決了

 

2python中 x=x[1:] 是什麼意思

X[:,0]是numpy中數組的一種寫法，表示對一個二維數組，取該二維數組第一維中的所有數據，第二維中取第0個數據，

直觀來說，X[:,0]就是取所有行的第0個數據, X[:,1] 就是取所有行的第1個數據。

 

3Sklearn的train_test_split用法

 

語法

X_train,X_test, y_train, y_test =cross_validation.train_test_split(X,y,test_size, random_state)

 

參數說明

Code	Text
X	待劃分的樣本特徵集合
y	待劃分的樣本標籤
test_size	若在0~1之間，爲測試集樣本數目與原始樣本數目之比；若爲整數，則是測試集樣本的數目。
random_state	隨機數種子
X_train	劃分出的訓練集數據（返回值）
X_test	劃分出的測試集數據（返回值）
y_train	劃分出的訓練集標籤（返回值）
y_test	劃分出的測試集標籤（返回值）

 

代碼示例 
輸入：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split

#創建一個數據集X和相應的標籤y,X中樣本數目爲100
X, y = np.arange(200).reshape((100, 2)), range(100)

#用train_test_split函數劃分出訓練集和測試集，測試集佔比0.33
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.33, random_state=42)

#打印出原始樣本集、訓練集和測試集的數目
print("The length of original data X is:", X.shape[0])
print("The length of train Data is:", X_train.shape[0])
print("The length of test Data is:", X_test.shape[0])

 

輸出：

The length of original data X is: 100
The length of train Data is: 67
The length of test Data is: 33

 

4python：shape和reshape()函數

在numpy中，shape和reshape()函數很常用。二者的功能都是對於數組的形狀進行操作。

shape函數可以瞭解數組的結構；
reshape()函數可以對數組的結構進行改變。

 

shape：

import numpy as np
#設置一個數組
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])
print(a.shape)         # '''結果：(8,)'''
print(type(a.shape))   # '''結果：tuple'''
print(a.shape[0]  )    #'''結果：8'''

reshape:

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])
print(a.reshape(2,4))
'''結果：array([[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8]])'''
print('---------------')

print(a.reshape(4,2))
'''結果：
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]])
'''