极客教程Python 如何使用Tensorflow显示鲍鱼数据集中的样本数据？
一旦使用Google API下载了鲍鱼数据集，可以使用“ head”方法在控制台上显示一些数据样本。如果向此方法传递数字，则会显示那么多行。它基本上显示从头开始的行。
我们将使用包含鲍鱼测量值的鲍鱼数据集。鲍鱼是一种海螺。目标是根据其他测量值预测年龄。
我们使用Google Colaboratory运行下面的代码。Google Colab或Colaboratory可帮助在浏览器上运行Python代码，零配置，免费访问GPU（图形处理单元）。 Colaboratory是在Jupyter Notebook之上构建的。
print（“鲍鱼数据的少量样本”）
abalone_train.head()
print（“鲍鱼数据集已复制到另一个内存位置”）
abalone_features = abalone_train.copy()
print（“年龄列已删除”）
abalone_labels = abalone_features.pop（'Age'）
abalone_features = np.array（abalone_features）
print（“显示特征”）
print（abalone_features）
代码来源：https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/csv
阅读更多：Python 教程
输出
鲍鱼数据的少量样本
鲍鱼数据集已复制到另一个内存位置
年龄列已删除
显示特征
[[0.435 0.335 0.11 ... 0.136 0.077 0.097]
[0.585 0.45 0.125 ... 0.354 0.207 0.225]
[0.655 0.51 0.16 ... 0.396 0.282 0.37 ]
...
[0.53 0.42 0.13 ... 0.374 0.167 0.249]
[0.395 0.315 0.105 ... 0.118 0.091 0.119]
[0.45 0.355 0.12 ... 0.115 0.067 0.16 ]]
解释
- 使用“head”方法在控制台上显示了一些数据。
- 将数据集复制到另一个内存位置，以便可以更改其中一个数据集，仍然保留其他内存位置的数据集的原始性。
- 我们认为“年龄”列不相关，因此从数据集中删除。
- 将特征显示为向量。