HTTPError类:该类是URLError的子类,,专门来处理HTTP请求错误,它有三个重要的属性—code(返回HTTP返回HTTP状态码),reason(返回错误的原因),headers(返回请求头) (三)parse模块 1.urlparse()方法和urlunparse()方法 2.urlsplit()方法和urlunsplit()方法 3.urljoin()方法 4.urlencode()方法 5. parse_qs()方法...
import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 准备医学数据集 data, labels = prepare_medical_dataset() # 划分数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = ...
后者用于可视化决策树 from sklearn.model_selection import train_test_split # 用于将数据集分为训练...
defloadDataSet(filename): numFeatures=len(open(filename).readline().split('\t'))-1 dataMat=[] labelMat=[] f=open(filename) forlineinf.readlines(): lineArr=[] curLine=line.strip().split('\t') foriinrange(0,numFeatures): lineArr.append(float(curLine[i])) dataMat.append(lineArr...
@author: Chaofn"""defloadDataSet(fileName): fr=open(fileName) fp=open('D:/01.test','w')"""curLine的类型为list 去除数据集中的第一列 添加换行符 将列表类型转化成字符串类型"""forlineinfr.readlines(): curLine=line.strip().split(',')delcurLine[0]curLine.append('\n') ...
seaborn自带了一些经典的数据集,用于基本的绘制图表示例数据。在联网状态下,可通过load_dataset()接口进行获取,首次下载后后续即可通过缓存加载。返回数据集格式为Pandas.DataFrame对象。 当前内置了10几个数据集,常用的经典数据集如下: iris:鸢尾花,与sklearn中数据集一致,仅有数值型数据 ...
#导入依赖包%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snssns.set(style="whitegrid", color_codes=True)tips = sns.load_dataset("tips") total_bill是消费总金额,tip是小费,size指用餐人数。boxplot()中数据参数有x和y,我们将消费数据依次传给x和y看看绘图效果: sns.boxplot(x=...
for ready_data in preprocess_data(huge_dataset): model.train(ready_data)4.3.2 pandas库中yield的应用 虽然pandas本身提供了强大的DataFrame操作 ,但在某些特定场景下,结合yield可以灵活处理数据流。 def process_dataframe(df): chunksize = 1000 for chunk in np.array_split(df, len(df) // chunksize):...
json_read = pd.read_json("./data/Sarcasm_Headlines_Dataset.json", orient="records", lines=True) 结果为: 5.3.2 to_json DataFrame.to_json(path_or_buf=None, orient=None, lines=False) 将Pandas 对象存储为json格式 path_or_buf=None:文件地址 orient:存储的json形式,{‘split’,’records’,...
data, labels = prepare_medical_dataset() # 划分数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.2, random_state=42) # 构建随机森林分类器 clf = RandomForestClassifier() # 训练分类器 ...