简单的划分数据

最新推荐文章于 2024-08-04 02:35:58 发布

翻译最新推荐文章于 2024-08-04 02:35:58 发布 · 434 阅读

文章标签：

#python #算法 #机器学习 #数据 #numpy

机器学习专栏收录该内容

16 篇文章

订阅专栏

#coding=utf-8
def create_data():
    #'''创建样本'''
    data=[[1,1,'Y'],
          [1,1,'Y'],
          [1,0,'N'],
          [0,1,'N'],
          [0,1,'N'],
          ]
    labels=['no surfacing','flippers']
    return data,labels
def split_data(data,axis,value):
    #根据某一特征划分数据
    ret_data=[]
    #结果列表
    for v in data:
        #遍历样本
        if v[axis]==value:
            #v[axis]样本中第axis的特征，value 预期的特征值
            reduced_v=v[:axis]
            #样本前axis个值
            reduced_v.extend(v[axis+1:])
            #样本后axis个值
            ret_data.append(reduced_v)
            #得到的结果就是除选定的特征外样本中其他的值
            #根据需求可返回不同的结果。比如我只想根据axis=1这个条件返回Y or N这个结果
            #reduced_v=v[axis+1:] ... ret_data.append(reduced_v) 或者
            #单成一个列表 ret_data.extend(v[axis+1:])
    return ret_data