目錄

• 主要參數(shù)
• • n_class
  • return_X_y
  • as_frame
• 返回值
• • return_X_y=True
  • return_X_y=False
  • • Bunch對象的屬性
    • • data
      • target
      • feature_names: list
      • target_names: list
      • frame:
      • images
• 使用舉例

sklearn.datasets.load_digits(*, n_class=10, return_X_y=False, as_frame=False)

加載并返回?cái)?shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集

主要參數(shù)

n_class

返回的數(shù)字種類

return_X_y

bool,False

如果設(shè)置為True，返回（data,target）,
如果設(shè)置為False, 返回一個(gè)Bunch對象

as_frame

bool,False

如果設(shè)置為True，返回的數(shù)據(jù)將是一個(gè)（包含一列數(shù)據(jù)類型）DataFrame對象，target將根據(jù)標(biāo)簽的列數(shù)返回一個(gè)DataFrame對象或者Series對象

返回值

return_X_y=True

返回(data, target)

return_X_y=False

返回一個(gè)Bunch對象

Bunch對象的屬性

data

{ndarray, dataframe} of shape (1797, 64)

扁平數(shù)據(jù)矩陣， 如果as_frame=True,該屬性將會是一個(gè)DataFrame對象

target

{ndarray, Series} of shape (1797,)
標(biāo)簽種類. 如果as_frame=True,該屬性將會是一個(gè)Series對象

feature_names: list

數(shù)據(jù)集列名稱

target_names: list

標(biāo)簽類名稱

frame:

DataFrame of shape (1797, 65)

當(dāng)as_frame=True時(shí)才會有該屬性.

images

{ndarray} of shape (1797, 8, 8)
原始數(shù)據(jù)圖像

使用舉例

from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() digits.data.shape >>> (1797, 64) x=digits.data y=digits.target

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数据集加载--load_digits的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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