問題

假如數據集有3類，怎么把一個龐大的數組集3類，放在不同的數組里。

分析

首先龐大數據集分類，肯定不能一個一個遍歷，而且強烈避免個人的操作，需要借助于numpy處理。

示例

數據集,可以看出數據集為3類，我們要x也分成3類

x = [[1,2],[2,9],[3,9],[4,4],[5,9],[6,6],[7,7],[8,8],[9,9]] y = [0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2]

先轉化為numpy

x = np.array([[1,2],[2,9],[3,9],[4,4],[5,9],[6,6],[7,7],[8,8],[9,9]]) y = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2]) x array([[1, 2],[2, 9],[3, 9],[4, 4],[5, 9],[6, 6],[7, 7],[8, 8],[9, 9]])y array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2])

得到每個類別在y中的標記，也可以說是在x中的標記,value是指類別的名稱或者ID，3個類別得到3個標記數組

labels = [y == value for value in range(3)] print(labels) [array([ True, True, True, False, False, False, False, False, False]), array([False, False, False, True, True, True, False, False, False]), array([False, False, False, False, False, False, True, True, True])]

根據標記數組得到，對應x中的3組數據，記住這里應該是x的row=mask的column，假如x是一維的，x的column=mask的column也可以自適應。

t = [x[ci] for ci in labels] print(t) [array([[1, 2],[2, 9],[3, 9]]), array([[4, 4],[5, 9],[6, 6]]), array([[7, 7],[8, 8],[9, 9]])]#%% # 假如x是一維的，x的column=mask的column也可以自適應。 t1 = [y.T[ci] for ci in labels] print(t1) t2 = [y[ci] for ci in labels] print(t2) [array([0, 0, 0]), array([1, 1, 1]), array([2, 2, 2])] [array([0, 0, 0]), array([1, 1, 1]), array([2, 2, 2])]

以上都是numpy內部的函數處理快。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据预处理：原始数据集快速分类的方法，numpy的使用技巧，数据的row=mask的column的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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