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以下のコードではdata
を機械学習でscikit
で動作させる方法を知りたいと思います。 これは、データを表示するために、print(data)
のように、データなしでデータを呼び出すことを意味します。Pythonのネストされたデータを返すにはどうすればいいですか
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]]
コードが達成したいことは不明です。 'data'は2つの要素(それぞれ' x'と 'y'の最後の要素)のリストになるので、あなたのループは不要です。あなたは 'data = list(zip(x、y))'(あるいは 'data = list(itertools.product(x、y))'のようなもの、 for b in y) ')代わりに? – stephan
私は、彼の 'scikit'設定にこれらのデータをどのようにxferするかOPが知りません。だからもっと私たちと共有してください。次の操作は、データを供給したい 'scikit'関数のシグニチャは何ですか? – roadrunner66
xとyを2Dモデルに戻します。 ex x = [1,2,3]、y = [2,3,4]とマージしてdata = [[1,2]、[2,3]、[3,4]]になります。私のコードでは、xとyをランダムジェネレータからデータにマージしてアクセスしたいと思っています。そして次のステップではKmeansのためにそれを試してみましょう。それはです私の次のコード関数kmeans =関数kmeans(n_clusters = 1) kmeans.fit()= kmeans.cluster_centers_ ラベル= kmeans.labels_ プリント(重心) 印刷(ラベル) –