Sau khi đã tải xuống tập dữ liệu bào ngư bằng API google, một số mẫu dữ liệu có thể được hiển thị trên bảng điều khiển bằng phương pháp "head". Nếu một số được chuyển đến phương thức này, thì nhiều hàng đó sẽ được hiển thị. Về cơ bản, nó hiển thị các hàng ngay từ đầu.
Đọc thêm: TensorFlow là gì và cách Keras làm việc với TensorFlow để tạo Mạng thần kinh?
Chúng tôi sẽ sử dụng tập dữ liệu bào ngư, trong đó có một tập hợp các phép đo của bào ngư. Bào ngư là một loại ốc biển. Mục đích là để dự đoán tuổi dựa trên các phép đo khác.
Chúng tôi đang sử dụng Google Colaboratory để chạy đoạn mã dưới đây. Google Colab hoặc Colaboratory giúp chạy mã Python qua trình duyệt và không yêu cầu cấu hình cũng như quyền truy cập miễn phí vào GPU (Đơn vị xử lý đồ họa). Colaboratory đã được xây dựng trên Jupyter Notebook.
print("Few samples of abalone data")
abalone_train.head()
print("The abalone dataset is copied to another memory location")
abalone_features = abalone_train.copy()
print("The age column is deleted")
abalone_labels = abalone_features.pop('Age')
abalone_features = np.array(abalone_features)
print("The features are displayed")
print(abalone_features) Tín dụng mã:https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/csv
Đầu ra
Few samples of abalone data The abalone dataset is copied to another memory location The age column is deleted The features are displayed [[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 ]]
Giải thích
- Một số mẫu dữ liệu được hiển thị trên bảng điều khiển bằng phương pháp 'head'.
- Tập dữ liệu được xử lý sang một vị trí bộ nhớ khác để có thể thực hiện các thay đổi đối với một trong các tập dữ liệu và vẫn giữ được tính nguyên gốc của tập dữ liệu ở vị trí bộ nhớ khác.
- Chúng tôi cho rằng cột 'Tuổi' không liên quan, do đó cột này bị xóa khỏi tập dữ liệu.
- Các đối tượng địa lý được hiển thị dưới dạng vectơ.