深入浅出python机器学习_3.3.1_对数据集进行分析

from sklearn.datasets import load_winewine_dataset=load_wine()print('\n\n\n')print('代码运行结果')print('='*50)print('红酒数据集中的键：\n%s'% wine_dataset.keys())#print(wine_dataset)print('='*50)print('\n\n\n') 代码运行结果 ================================================== 红酒数据集中的键： dict_keys(['data', 'target', 'target_names', 'DESCR', 'feature_names']) ================================================== print('\n\n\n')print('代码运行结果：')print('='*50)print(wine_dataset['data'])# 报错 # print('%s'%wine_dataset['data'].shape)print('\n\n\n')print(wine_dataset['data'].shape)print('\n\n\n')print('数据概况：{}'.format(wine_dataset['data'].shape)) 代码运行结果： ================================================== [[1.423e+01 1.710e+00 2.430e+00 ... 1.040e+00 3.920e+00 1.065e+03][1.320e+01 1.780e+00 2.140e+00 ... 1.050e+00 3.400e+00 1.050e+03][1.316e+01 2.360e+00 2.670e+00 ... 1.030e+00 3.170e+00 1.185e+03]...[1.327e+01 4.280e+00 2.260e+00 ... 5.900e-01 1.560e+00 8.350e+02][1.317e+01 2.590e+00 2.370e+00 ... 6.000e-01 1.620e+00 8.400e+02][1.413e+01 4.100e+00 2.740e+00 ... 6.100e-01 1.600e+00 5.600e+02]](178, 13)数据概况：(178, 13)

总结

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