1.3鸢尾花数据读入

# 从sklearn包datasets读入数据
from sklearn import datasets
from pandas import DataFrame
import pandas as pd x_data = datasets.load_iris().data # 加载特征
y_data = datasets.load_iris().target # 加载标签
print('x_data from datasets:\n',x_data)
print('y_data from datasets:\n',y_data) # columns为特征名称
x_data = DataFrame(x_data,columns=['花萼长度','花萼宽度','花瓣长度','花瓣宽度'])
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) #设置列名对其
print('x_data add index: \n',x_data)
x_data['类别'] = y_data # 新加一行标签为y_data print("x_data add a colunmn \n",x_data)
x_data from datasets:
[[5.1 3.5 1.4 0.2]
[4.9 3. 1.4 0.2]
[4.7 3.2 1.3 0.2]
[4.6 3.1 1.5 0.2]
[5. 3.6 1.4 0.2]
[5.4 3.9 1.7 0.4]
[4.6 3.4 1.4 0.3]
[5. 3.4 1.5 0.2]
[4.4 2.9 1.4 0.2]
[4.9 3.1 1.5 0.1]
[5.4 3.7 1.5 0.2]
[4.8 3.4 1.6 0.2]
[4.8 3. 1.4 0.1]
[4.3 3. 1.1 0.1]
[5.8 4. 1.2 0.2]
[5.7 4.4 1.5 0.4]
[5.4 3.9 1.3 0.4]
[5.1 3.5 1.4 0.3]
[5.7 3.8 1.7 0.3]
[5.1 3.8 1.5 0.3]
[5.4 3.4 1.7 0.2]
[5.1 3.7 1.5 0.4]
[4.6 3.6 1. 0.2]
[5.1 3.3 1.7 0.5]
[4.8 3.4 1.9 0.2]
[5. 3. 1.6 0.2]
[5. 3.4 1.6 0.4]
[5.2 3.5 1.5 0.2]
[5.2 3.4 1.4 0.2]
[4.7 3.2 1.6 0.2]
[4.8 3.1 1.6 0.2]
[5.4 3.4 1.5 0.4]
[5.2 4.1 1.5 0.1]
[5.5 4.2 1.4 0.2]
[4.9 3.1 1.5 0.2]
[5. 3.2 1.2 0.2]
[5.5 3.5 1.3 0.2]
[4.9 3.6 1.4 0.1]
[4.4 3. 1.3 0.2]
[5.1 3.4 1.5 0.2]
[5. 3.5 1.3 0.3]
[4.5 2.3 1.3 0.3]
[4.4 3.2 1.3 0.2]
[5. 3.5 1.6 0.6]
[5.1 3.8 1.9 0.4]
[4.8 3. 1.4 0.3]
[5.1 3.8 1.6 0.2]
[4.6 3.2 1.4 0.2]
[5.3 3.7 1.5 0.2]
[5. 3.3 1.4 0.2]
[7. 3.2 4.7 1.4]
[6.4 3.2 4.5 1.5]
[6.9 3.1 4.9 1.5]
[5.5 2.3 4. 1.3]
[6.5 2.8 4.6 1.5]
[5.7 2.8 4.5 1.3]
[6.3 3.3 4.7 1.6]
[4.9 2.4 3.3 1. ]
[6.6 2.9 4.6 1.3]
[5.2 2.7 3.9 1.4]
[5. 2. 3.5 1. ]
[5.9 3. 4.2 1.5]
[6. 2.2 4. 1. ]
[6.1 2.9 4.7 1.4]
[5.6 2.9 3.6 1.3]
[6.7 3.1 4.4 1.4]
[5.6 3. 4.5 1.5]
[5.8 2.7 4.1 1. ]
[6.2 2.2 4.5 1.5]
[5.6 2.5 3.9 1.1]
[5.9 3.2 4.8 1.8]
[6.1 2.8 4. 1.3]
[6.3 2.5 4.9 1.5]
[6.1 2.8 4.7 1.2]
[6.4 2.9 4.3 1.3]
[6.6 3. 4.4 1.4]
[6.8 2.8 4.8 1.4]
[6.7 3. 5. 1.7]
[6. 2.9 4.5 1.5]
[5.7 2.6 3.5 1. ]
[5.5 2.4 3.8 1.1]
[5.5 2.4 3.7 1. ]
[5.8 2.7 3.9 1.2]
[6. 2.7 5.1 1.6]
[5.4 3. 4.5 1.5]
[6. 3.4 4.5 1.6]
[6.7 3.1 4.7 1.5]
[6.3 2.3 4.4 1.3]
[5.6 3. 4.1 1.3]
[5.5 2.5 4. 1.3]
[5.5 2.6 4.4 1.2]
[6.1 3. 4.6 1.4]
[5.8 2.6 4. 1.2]
[5. 2.3 3.3 1. ]
[5.6 2.7 4.2 1.3]
[5.7 3. 4.2 1.2]
[5.7 2.9 4.2 1.3]
[6.2 2.9 4.3 1.3]
[5.1 2.5 3. 1.1]
[5.7 2.8 4.1 1.3]
[6.3 3.3 6. 2.5]
[5.8 2.7 5.1 1.9]
[7.1 3. 5.9 2.1]
[6.3 2.9 5.6 1.8]
[6.5 3. 5.8 2.2]
[7.6 3. 6.6 2.1]
[4.9 2.5 4.5 1.7]
[7.3 2.9 6.3 1.8]
[6.7 2.5 5.8 1.8]
[7.2 3.6 6.1 2.5]
[6.5 3.2 5.1 2. ]
[6.4 2.7 5.3 1.9]
[6.8 3. 5.5 2.1]
[5.7 2.5 5. 2. ]
[5.8 2.8 5.1 2.4]
[6.4 3.2 5.3 2.3]
[6.5 3. 5.5 1.8]
[7.7 3.8 6.7 2.2]
[7.7 2.6 6.9 2.3]
[6. 2.2 5. 1.5]
[6.9 3.2 5.7 2.3]
[5.6 2.8 4.9 2. ]
[7.7 2.8 6.7 2. ]
[6.3 2.7 4.9 1.8]
[6.7 3.3 5.7 2.1]
[7.2 3.2 6. 1.8]
[6.2 2.8 4.8 1.8]
[6.1 3. 4.9 1.8]
[6.4 2.8 5.6 2.1]
[7.2 3. 5.8 1.6]
[7.4 2.8 6.1 1.9]
[7.9 3.8 6.4 2. ]
[6.4 2.8 5.6 2.2]
[6.3 2.8 5.1 1.5]
[6.1 2.6 5.6 1.4]
[7.7 3. 6.1 2.3]
[6.3 3.4 5.6 2.4]
[6.4 3.1 5.5 1.8]
[6. 3. 4.8 1.8]
[6.9 3.1 5.4 2.1]
[6.7 3.1 5.6 2.4]
[6.9 3.1 5.1 2.3]
[5.8 2.7 5.1 1.9]
[6.8 3.2 5.9 2.3]
[6.7 3.3 5.7 2.5]
[6.7 3. 5.2 2.3]
[6.3 2.5 5. 1.9]
[6.5 3. 5.2 2. ]
[6.2 3.4 5.4 2.3]
[5.9 3. 5.1 1.8]]
y_data from datasets:
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
2 2]
x_data add index:
花萼长度 花萼宽度 花瓣长度 花瓣宽度
0 5.1 3.5 1.4 0.2
1 4.9 3.0 1.4 0.2
2 4.7 3.2 1.3 0.2
3 4.6 3.1 1.5 0.2
4 5.0 3.6 1.4 0.2
.. ... ... ... ...
145 6.7 3.0 5.2 2.3
146 6.3 2.5 5.0 1.9
147 6.5 3.0 5.2 2.0
148 6.2 3.4 5.4 2.3
149 5.9 3.0 5.1 1.8 [150 rows x 4 columns]
x_data add a colunmn
花萼长度 花萼宽度 花瓣长度 花瓣宽度 类别
0 5.1 3.5 1.4 0.2 0
1 4.9 3.0 1.4 0.2 0
2 4.7 3.2 1.3 0.2 0
3 4.6 3.1 1.5 0.2 0
4 5.0 3.6 1.4 0.2 0
.. ... ... ... ... ...
145 6.7 3.0 5.2 2.3 2
146 6.3 2.5 5.0 1.9 2
147 6.5 3.0 5.2 2.0 2
148 6.2 3.4 5.4 2.3 2
149 5.9 3.0 5.1 1.8 2 [150 rows x 5 columns]

tensorflow2.0学习笔记第一章第三节的更多相关文章

  1. tensorflow2.0学习笔记第一章第二节

    1.2常用函数 本节目标:掌握在建立和操作神经网络过程中常用的函数 # 常用函数 import tensorflow as tf import numpy as np # 强制Tensor的数据类型转 ...

  2. tensorflow2.0学习笔记第一章第一节

    一.简单的神经网络实现过程 1.1张量的生成 # 创建一个张量 #tf.constant(张量内容,dtpye=数据类型(可选)) import tensorflow as tf import num ...

  3. tensorflow2.0学习笔记第一章第四节

    1.4神经网络实现鸢尾花分类 import tensorflow as tf from sklearn import datasets import pandas as pd import numpy ...

  4. tensorflow2.0学习笔记第二章第三节

    2.3激活函数sigmoid函数 f(x)= 1/(1 + e^-x)tf.nn.sigmoid(x)特点:(1)求导后的数值在0-0.25之间,链式相乘之后容易使得值趋近于0,形成梯度消失 (2)输 ...

  5. tensorflow2.0学习笔记第一章第五节

    1.5简单神经网络实现过程全览

  6. tensorflow2.0学习笔记第二章第一节

    2.1预备知识 # 条件判断tf.where(条件语句,真返回A,假返回B) import tensorflow as tf a = tf.constant([1,2,3,1,1]) b = tf.c ...

  7. tensorflow2.0学习笔记第二章第二节

    2.2复杂度和学习率 指数衰减学习率可以先用较大的学习率,快速得到较优解,然后逐步减少学习率,使得模型在训练后期稳定指数衰减学习率 = 初始学习率 * 学习率衰减率^(当前轮数/多少轮衰减一次) 空间 ...

  8. tensorflow2.0学习笔记第二章第四节

    2.4损失函数损失函数(loss):预测值(y)与已知答案(y_)的差距 nn优化目标:loss最小->-mse -自定义 -ce(cross entropy)均方误差mse:MSE(y_,y) ...

  9. PRML学习笔记第一章

    [转] PRML笔记 - 1.1介绍 模式识别的目标 自动从数据中发现潜在规律,以利用这些规律做后续操作,如数据分类等. 模型选择和参数调节 类似的一族规律通常可以以一种模型的形式为表达,选择合适模型 ...

随机推荐

  1. jquery监听input

    $(function(){ //输入框正在输入时 $("#ipt").on('input',function(){ if(!($('#ipt').val()=='')){ $(&q ...

  2. React面试题汇总

    1.如何理解React中的组件间数据传递? ①父-子  通过props传递 ②子-父  在父中创建一个可以修改state的方法,之后把这个方法通过props传递给子,在子中调用这个方法 从而达到修改父 ...

  3. DPDK 无锁队列Ring Library原理(学习笔记)

    参考自DPDK官方文档原文:http://doc.dpdk.org/guides-20.02/prog_guide/ring_lib.html 针对自己的理解做了一些辅助解释. 1 前置知识 1.1 ...

  4. mouseover与mouseenter区别

    学习笔记. mouseover:在鼠标移入元素本身或者子元素时都会触发事件,相当于有一个冒泡过程.而且在鼠标移入子元素中时,父元素会显示离开的状态:相应的,当鼠标从子元素移入父元素,子元素也会显示离开 ...

  5. poj2125最小点权覆盖+找一个割集

    Destroying The Graph Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 8503   Accepted: 2 ...

  6. C语言基础知识(五)——数组与指针的等价表示

    void f(void) { int * p; int a[3] = {1,2,3}; p = a; printf("%d %d", a[0], p[0], *(a+1), *(p ...

  7. A+B Coming(hdu1720)

    思考:十六进制的输入->%x,定义时用int.要变成十进制输出,直接在输出时用->%d. #include<stdio.h> int main() { int A,B; cha ...

  8. 一个茴字有三种写法——吐槽C#9.0的Records

    最近是微软开了Build 2020大会,由于疫情原因,改成了在线举行,Build大会上,C#公布9.0版本. 我个人对于C#的更新向来都是喜闻乐见,乐于接受的,对于博客园上某些人天天嘲讽C#只会增加语 ...

  9. Istio Sidecar

    概念及示例 Sidecar描述了sidecar代理的配置.默认情况下,Istio 让每个 Envoy 代理都可以访问来自和它关联的工作负载的所有端口的请求,然后转发到对应的工作负载.您可以使用 sid ...

  10. OpenStack知识点详解

    一:云计算     一.起源 1. 云计算这个概念首次在2006年8月的搜索引擎会议上提出,成为了继互联网.计算机后信息时代的又一种革新(互联网第三次革命). 2. 云计算的核心是将资源协调在一起,使 ...