如何将二进制分类列转换为numpy数组

在本文中，我们将讨论如何使用Numpy将一个二进制分类列转换为一个numpy数组。在数据科学中，这种类型的二进制分类列经常出现在机器学习模型中，作为标签或目标变量。因此，将它们转换为numpy数组是很有必要的。

阅读更多：Numpy 教程

什么是Numpy？

Numpy是一个Python库，用于处理数组、矩阵和数学函数等。它还提供了一些高级的数据结构，使得数据科学家可以使用高层次语言编写高效的计算代码。让我们从安装Numpy开始。

pip install numpy

二进制分类列

二进制分类列是使用1和0的值来表示两种状态的分类列。例如，在预测车辆停止或加速的机器学习模型中，我们可以使用二进制分类列代表这两种状态。在这种情况下，二进制分类列通常被称为标签或目标变量。

让我们来看一个例子。假设我们有以下表格：

名称	星级
海之蓝	1
雪花	0
青岛	1
燕京	0

在这个例子中，星级列是一个二进制分类列，表示啤酒的星级。这个列可以使用以下代码读入：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('beers.csv')

stars = df['星级'].values

其中，stars是我们所述的二进制分类列，它是一个Pandas序列。

将二进制分类列转换为Numpy数组

为了让我们的模型可以对数据进行计算，我们需要将星级列转换为Numpy数组。为了实现这一点，可以使用numpy.array()函数。下面是将代码转换为Numpy数组的方法：

import numpy as np

stars = np.array(stars)

可以看到，我们首先导入了Numpy库，使用np.array()函数将星级列转化为Numpy数组。

二进制分类列的应用

二进制分类列在机器学习和数据科学中非常常见。下面是一些在数据科学中使用二进制分类列的应用：

表示目标变量。在分类问题中，二进制分类列可以表示为目标变量。例如，预测一个客户是否会购买一个产品，并使用0或1代表两种结果。
检查模型的预测质量。在训练机器学习模型时，可以使用二进制分类列检查模型的预测质量。例如，在图像分类中，可以预测图像是否为猫，然后使用二进制分类列检查预测结果的准确性。
特征变量。除了作为目标变量外，二进制分类列还可以作为特征变量。例如，在推荐系统中，可以使用二进制分类列表示用户是否喜欢科幻电影。然后，可以使用这些数据来推荐与此类别相似的电影。

总结

在这篇文章中，我们讨论了如何使用Numpy将一个二进制分类列转换为一个numpy数组。我们开始介绍了Numpy是什么，它可用于处理数组、矩阵和数学函数等。然后，我们了解了二进制分类列是什么，以及它们在数据科学中的应用。最后，我们提供了一个Python示例，展示了如何将二进制分类列转换为numpy数组。Numpy是一个非常有用的库，许多数据科学家使用它进行高效的计算和分析。掌握Numpy，对于数据科学的学习和工作将会大有裨益。