python

2016-04-11 16 views
-4

için iç içe geçmiş veriyi nasıl alabilirim Aşağıdaki kod için'un makine öğrenmesiyle scikit'da nasıl çalışacağını öğrenmek istiyorum. Bu, verileri göstermek için print(data) gibi verileri olmadan çağırmak demek.python

x = np.random.uniform(0,9,size = 100) 
y = np.random.uniform(0,9, size = 100) 

c = len(x) 
v = len(y) 

for a in range(c): 
    for b in range(v): 
     data = [x[a],y[b]] 
+0

Bu, kodunuzun başarmak istediği net değil. Döngününüz gereksizdir, çünkü 'data' iki öğenin bir listesi olacaktır (sırasıyla x' ve 'y' nin son öğesi). Veri = liste (zip (x, y)) '(veya hatta' data = liste (itertools.product (x, y)) 'gibi bir şey mi arıyorsunuz, yani x için bir (a, b) yerine y) ') için? – stephan

+0

Bence OP bu verileri "scikit" kurulumuna nasıl aktaracağını bilmiyor. Yani lütfen bizimle daha fazla paylaşın. Sırada ne operasyon var, veri ile tedarik etmek istediğiniz 'scikit' fonksiyonunun imzası nedir? – roadrunner66

+0

x ve y'yi 2B modele döndüreceğim. ex x = [1,2,3] ve y = [2,3,4] ve birleştirme sonucu veri = [[1,2], [2,3], [3,4]]. kodumda x ve y'yi rastgele üreteçten veriye birleştirmek ve ona erişmek istiyorum. Ve bir sonraki adımda, Kmeans için deneyeceğim. öyle sonraki kod kmeans = kmeans (n_clusters = 1) kmeans.fit() = kmeans.cluster_centers_ etiketler = kmeans.labels_ baskı (sentroidler) baskı (etiketler) –

cevap

0

For döngüsünde yinelemekten ziyade, numpy'nin yerleşik birleştirme yöntemlerini kullanın. sorun için bir kısa kesilmiş np.c_ kullanarak olurdu:

>>> x = np.random.uniform(0,9,size = 10) 
>>> y = np.random.uniform(0,9, size = 10) 
>>> data = np.c_[x, y] 
>>> print(data) 
[[ 4.17625287 0.65042586] 
[ 0.86363075 5.76803241] 
[ 5.60804861 4.53155782] 
[ 5.09218028 2.21632802] 
[ 6.78485295 2.22956468] 
[ 4.02404425 0.34639777] 
[ 6.40337929 6.98969517] 
[ 3.79826214 1.29557794] 
[ 5.75174741 6.31052599] 
[ 0.15683548 3.71585267]] 

bir Nx2 diziye x ve y (N boyutu 1-dimencional vektörleri) birleştirir olan.

+0

Tamam, teşekkürler, ben olacak sentroidler dene –