Python [target==t，1]的语法解释_Python_Numpy_Machine Learning

Python [target==t，1]的语法解释

python numpy machine-learning

Python [target==t，1]的语法解释,python,numpy,machine-learning,Python,Numpy,Machine Learning,我正在读一本书：“用Python构建机器学习系统”。在虹膜日期分类中，我很难理解以下语法： plt.scatter(features[target == t,0], features[target == t,1], marker=marker, c=c) 具体来说，features[target==t，0]实际上意味着什么？看看代码，似乎features和target都是数组，而

我正在读一本书：“用Python构建机器学习系统”。在虹膜日期分类中，我很难理解以下语法：

plt.scatter(features[target == t,0],
                   features[target == t,1],
                   marker=marker,
                   c=c)

具体来说，

features[target==t，0]

实际上意味着什么？

看看代码，似乎

features

和

target

都是数组，而

是一个数字。此外，

功能

和

目标

的行数相同

在这种情况下，

特性[target==t，0]

执行以下操作：

```
target==t
```
创建与
```
target
```
形状相同的布尔数组（如果值为
```
t
```
，则为
```
True
```
，否则为
```
False
```
）

features[target==t，0]

从

features

中选择与

target==t

数组中的

True

对应的行。

指定应选择

功能的第一列


换句话说，代码选择特征
的行，其中目标
等于t
，并且从这些行中，0
选择第一列。
查看代码，似乎特征
和目标
都是数组，t
是一个数字。此外，功能
和目标
的行数相同
在这种情况下，特性[target==t，0]
执行以下操作：

target==t
创建与target
形状相同的布尔数组（如果值为t
，则为True
，否则为False
）
features[target==t，0]
从features
中选择与target==t
数组中的True
对应的行。0
指定应选择功能的第一列


换言之，代码选择特征
的行，其中目标
等于t
，并且从这些行中，0
选择第一列。对此的更好解释可能是，此for循环将特征数组拆分为3个不同的数组，每一种都对应于一种特定的鸢尾。
所有这些阵列都具有特定设备（实例）的第一个功能。
如果您打印功能[target==t，0]

[ 5.1  4.9  4.7  4.6  5.   5.4  4.6  5.   4.4  4.9  5.4  4.8  4.8  4.3  5.8
  5.7  5.4  5.1  5.7  5.1  5.4  5.1  4.6  5.1  4.8  5.   5.   5.2  5.2  4.7
  4.8  5.4  5.2  5.5  4.9  5.   5.5  4.9  4.4  5.1  5.   4.5  4.4  5.   5.1
  4.8  5.1  4.6  5.3  5. ]
[ 7.   6.4  6.9  5.5  6.5  5.7  6.3  4.9  6.6  5.2  5.   5.9  6.   6.1  5.6
  6.7  5.6  5.8  6.2  5.6  5.9  6.1  6.3  6.1  6.4  6.6  6.8  6.7  6.   5.7
  5.5  5.5  5.8  6.   5.4  6.   6.7  6.3  5.6  5.5  5.5  6.1  5.8  5.   5.6
  5.7  5.7  6.2  5.1  5.7]
[ 6.3  5.8  7.1  6.3  6.5  7.6  4.9  7.3  6.7  7.2  6.5  6.4  6.8  5.7  5.8
  6.4  6.5  7.7  7.7  6.   6.9  5.6  7.7  6.3  6.7  7.2  6.2  6.1  6.4  7.2
  7.4  7.9  6.4  6.3  6.1  7.7  6.3  6.4  6.   6.9  6.7  6.9  5.8  6.8  6.7
  6.7  6.3  6.5  6.2  5.9]

对此更好的解释可能是，这个for循环将特征数组分割为3个不同的数组，每个数组对应一种特定的虹膜。
所有这些阵列都具有特定设备（实例）的第一个功能。
如果您打印功能[target==t，0]

[ 5.1  4.9  4.7  4.6  5.   5.4  4.6  5.   4.4  4.9  5.4  4.8  4.8  4.3  5.8
  5.7  5.4  5.1  5.7  5.1  5.4  5.1  4.6  5.1  4.8  5.   5.   5.2  5.2  4.7
  4.8  5.4  5.2  5.5  4.9  5.   5.5  4.9  4.4  5.1  5.   4.5  4.4  5.   5.1
  4.8  5.1  4.6  5.3  5. ]
[ 7.   6.4  6.9  5.5  6.5  5.7  6.3  4.9  6.6  5.2  5.   5.9  6.   6.1  5.6
  6.7  5.6  5.8  6.2  5.6  5.9  6.1  6.3  6.1  6.4  6.6  6.8  6.7  6.   5.7
  5.5  5.5  5.8  6.   5.4  6.   6.7  6.3  5.6  5.5  5.5  6.1  5.8  5.   5.6
  5.7  5.7  6.2  5.1  5.7]
[ 6.3  5.8  7.1  6.3  6.5  7.6  4.9  7.3  6.7  7.2  6.5  6.4  6.8  5.7  5.8
  6.4  6.5  7.7  7.7  6.   6.9  5.6  7.7  6.3  6.7  7.2  6.2  6.1  6.4  7.2
  7.4  7.9  6.4  6.3  6.1  7.7  6.3  6.4  6.   6.9  6.7  6.9  5.8  6.8  6.7
  6.7  6.3  6.5  6.2  5.9]

target==t
如果它们相等，则计算结果为True
；如果它们不相等，则计算结果为False
。然后你就有了，例如，特性[True，0]
@JonathonReinhart，在这种情况下，这可能是不正确的。它通过布尔数组使用索引。@cel但他就是这么说的@DanielRoseman，哦，那是个误会。@DanielRoseman事实上，他不是这么说的。布尔数组和布尔数组不同。请参阅下面已接受的答案。target==t
如果它们相等，将计算为True
；如果它们不相等，则计算为False
。然后你就有了，例如，特性[True，0]
@JonathonReinhart，在这种情况下，这可能是不正确的。它通过布尔数组使用索引。@cel但他就是这么说的@DanielRoseman，哦，那是个误会。@DanielRoseman事实上，他不是这么说的。布尔数组和布尔数组不同。请参阅下面的公认答案。