Python 名称错误：名称'；标签'；没有定义

下面是《用Python构建机器学习系统》（Richart，Pedro Coelho）一书中的逐行示例

导入iris数据集后，我们希望提取具有Setosa的数据集

data = load_iris()
features = data['data']
plength = features[:, 2]
# use numpy operations to get setosa features
is_setosa = (labels == 'setosa')

我知道了

>>> is_setosa = (labels == 'setosa')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'labels' is not defined

---

如果您只是在iPython控制台中键入

数据

，您将看到数据集的描述。特别是有两个字段：

data['target']

包含数字标签{0,1,2}，对应于

data['target_names']

中报告的名称，即{'setosa'，'versicolor'，'virginica'}

因此，您可能可以定义

标签

，如下所示：

labels = map(lambda x: dict(enumerate(data['target_names']))[x], data['target'])

---

这主要是因为书中的代码没有定义“标签”。根据上下文，添加以下代码：

target = data['target']
target_names = data['target_names']
labels=np.array([target_names[i] for i in target])

---

很明显，变量

标签
没有定义！很可能你可以做一些像数据['labels']或数据。标签。。。检查
is_setosa
变量中不包含布尔值的数据对象。为此，您正在对
标签==“setosa”
进行比较。现在，以前没有定义
标签。介意在上面写一个声明吗，比如
labels=“
？@FLab请看我的编辑。
- class:\n                - Iris-Setosa\n                - Iris-Versicolour\n                - Iris-Virginica\n    :

labels = map(lambda x: dict(enumerate(data['target_names']))[x], data['target'])

target = data['target']
target_names = data['target_names']
labels=np.array([target_names[i] for i in target])