《机器学习实战》（第三章）中函数详细解析

最新推荐文章于 2022-09-12 19:10:51 发布

原创最新推荐文章于 2022-09-12 19:10:51 发布 · 526 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

python 同时被 2 个专栏收录

8 篇文章

订阅专栏

机器学习

7 篇文章

订阅专栏

本文深入解析《机器学习实战》第三章中的关键函数，对比list.append与list.extend的区别，并讲解Python列表推导式的应用，助您理解数据集划分的实现。

本文是针对《机器学习实战》（第三章）内函数的解析。并以页数呈现。

P37：list.append与list.extend区别（使用书中实例）

#三个传参分别是：数据集，划分数据集的特征值，需要返回特征的值
def splitDataSet(dataSet,axis,value):
    #首先创建一个list以免魂绕数据
    retDataSet = []
    for featVec in dataSet:
        #如果featVec[划分数据集的特征值] == 需要返回特征的值，也就是第一个数据为1
        if featVec[axis] == value:
            #将dataSet[:axis]临时保存下来
            reducedFeatVec = featVec[:axis]
            #将dataSet排序axis+1之后的数据拼接[a,b].extend[c,d]=[a,b,c,d]
            reducedFeatVec.extend(featVec[axis+1:])
            # [a,b].append[c,d]=[a,b,[c,d]]
            retDataSet.append(reducedFeatVec)
    return retDataSet

P38：[example[i] for example in dataSet]列表推导

推导式comprehensions（又称解析式），是Python的一种独有特性。推导式是可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体。