机器学习,神经网络

2019-11-02 解释x,y=data[:,0].resha

2019-11-02  本文已影响0人  可乐W

解释x,y=data[:,0].reshape(-1,1),data[:,1]

1.x,y=1,2 《==》x=1 ,y=2 这是多变量赋值(在一行显示)之间用逗号隔开

x,y=data[:,0].reshape(-1,1),data[:,1]

#这句话可以写成如下所示

#x=data[:,0].reshape(-1,1)

#y=data[:,1]

2.解释切片、转维

x=data[:,0].reshape(-1,1) =》转换成二维数据

因为一般来说,训练的输入数据是二维的,输出的预测数据是一维的。

reshape(m,-1) #改变维度为m行、1列

reshape(-1,m) #改变维度为1行、m列

# print(data[:,0]) #行的切片 每行的第一列的所有数据

# print(data[:,1]) #列的切片 每行的第二列的所有数据

#data[:,m:n]  取从m:n-1列的所有数据

#!/user/bin/python

import numpy as np# 引用numpy库,主要用来做科学计算

import matplotlib.pyplot as plt# 引用matplotlib库,主要用来画图

# 创建数据集,把数据写入到numpy数组

data = np.array([[152,51],[156,53],[160,54],[164,55],

[168,57],[172,60],[176,62],[180,65],

[184,69],[188,72]])

x=np.array([[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5]])

#第一个位置上没数字的:就是全选

print(data[:,0])#输出结果:[152 156 160 164 168 172 176 180 184 188]

print(data[:,1])#输出结果:[51 53 54 55 57 60 62 65 69 72]

print(data[:,0].reshape(-1,1))

print(x[:,1:3])

'''

输出结果:

[[2 3]

[3 4]

[4 5]]

'''

'''

shape是查看数据有多少行多少列

reshape()是数组array中的方法,作用是将数据重新组织

我有12个数字,reshape(3,4)是转成3行4列 reshape(6,2)是转成6行2列

reshape(n,m) 转换成n行m列

reshape(m,-1) #改变维度为m行、1列(每行的元素个数=数组或者矩阵里面所有的元素个数/m)

reshape(-1,m) #改变维度为1行、m列(每列的元素个数=数组或者矩阵里面所有的元素个数/m)

reshape(-1,1) 转换为1列

reshape(1,-1) 转换为1行

reshape(2,4) =>二维数组

reshape(2,2,2) =>三维数组-两个两行两列

'''

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