“data1[,-1]”意思是取出数据框“data1”中除了第一列以外的所有列。如果“data1”是以下数据框： A B C 1 2 3 4 5 6 那么“data1[,-1]”就是取出以下数据框： B C 2 3 5 6 如果想要更详细的了解，可以看看这篇文章： https://www.r-bloggers.com/accessing-data-frame...

2021年4月23日 · 在python中会出现[-1]、[:-1]、[::-1]、[n::-1]、[:,:,0]、[…,0]、[…,::-1]，他们分别是什么意思呢，这里就来详尽的说一下： 下面的a = [1,2,3,4,5] [-1]： 列表最后一项 [:-1]： 从第一项到最后一项

2020年12月28日 · head是方法，所以需要取小括号，即dataset.head ()显示的则是前5行。 data [:, :-1]和data [:, -1]。 另外，如果想通过位置取数据，请使用iloc，即dataset.iloc [:, :-1]和dataset.iloc [:, -1]，前者表示的是取所有行，但不包括最后一列的数据，结果是个DataFrame。 后者则是取所有行最后一列对应的一列数据，结果是Series。 报告相同问题？ 已采纳 No labels found的错误一般就是标签文件不存在或者格式不正确导致的，确保你的文件路径没有问题，你的下有一个文 …

X[:,0]是numpy中数组的一种写法，表示对一个二维数组，取该二维数组第一维中的所有数据，第二维中取第0个数据； 直观来说，X[:,0]就是取所有行的第0个数据, X[:,1] 就是取所有行的第1个数据。

2020年8月23日 · data[:,0] - > All the first column of the dataset. data[:,1]-> All the second colum of the dataset

那么，data[0, 1] 就表示获取 data 中第一行第二列的元素。如果省略第二个参数 n 的话表示获取所有列，data[0] 就表示获取整个第一行，相当于 data[0, :]。 如果想要获取第一列则可以写成 data[:,0]；如果想获取 2、3 两行可以写成 data[1:3]，相当于 data[1:3, :]。你可以将 ...

x[:,0] import numpy as np X = np.array([[0, 1, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]) print(X) print(X[:, 0]) 在数组中的第一列所有数据，因此 X[:, 1] 就是第二列

2023年12月24日 · 根据提供的引用内容， data[:, 0] 和 data[:, 1] 是选择二维数组 data 的所有行的第0列和第1列。 其中，: 表示选择所有行， 0 和 1 分别表示选择第0列和第1列。 这种选择方式类似于使用 iloc 函数选择DataFrame的方式，但是使用的是numpy数组的语法。 以下是一个例子，假设有一个二维数组 data，其中包含了两列数据，我们可以使用 data[:, 0] 和 data[:, 1] 来选择所有行的第0列和第1列：

2014年5月21日 · 于是上网搜索一下这样的用法的目的，发现在linux内核中，结构体中经常用到data[0]。 这样设计的目的是让数组长度是可变的，根据需要进行分配。 方便操作，节省空间。

data[:,0]表示第1列所有数据; data[1,:]表示第2行所有数据; data[:, 1:]表示从第2列开始所有数据; data = [[1, 2, 6], [3, 4, 7]] data = np. array (data) print (data [:, 0]) print (data [:, 1]) print (data [:, 2]) print (data [1,:]) print (data [:, 1:]) 输出 [1 3] [2 4] [6 7] [3 4 7] [[2 6] [4 7]]