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法律研究如何使用Tensorflow显示来自鲍鱼数据集的样本数据？
一旦使用Google API下载了鲍鱼数据集，就可以使用“head”方法在控制台上显示一些数据样本。如果向此方法传递一个数字，则将显示这么多行。它基本上显示从开头开始的行。
阅读更多： 什么是 TensorFlow 以及 Keras 如何与 TensorFlow 协作创建神经网络？
我们将使用鲍鱼数据集，其中包含一组鲍鱼的测量值。鲍鱼是一种海蜗牛。目标是根据其他测量值预测年龄。
我们使用 Google Colaboratory 来运行以下代码。Google Colab 或 Colaboratory 帮助通过浏览器运行 Python 代码，无需任何配置，并可以免费访问 GPU（图形处理单元）。Colaboratory 建立在 Jupyter Notebook 之上。
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)代码来源：https://tensorflowcn.cn/tutorials/load_data/csv
输出
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 ]]
解释
- 使用“head”方法在控制台上显示了一些数据样本。
- 数据集被复制到另一个内存位置，以便可以对其中一个数据集进行更改，同时保留另一个内存位置中数据集的原始性。
- 我们认为“年龄”列不相关，因此将其从数据集中删除。
- 特征显示为向量。
更新于： 2021年2月19日
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