根据 class 索引列表生成 class 名称列表

Question

我正在和 sklearn.datasets 的 iris_dataset 一起玩我想生成类似于 iris_dataset['target'] 的列表，但名称为 class 而不是索引。我的做法：

from sklearn.datasets import load_iris
iris_dataset=load_iris()
y=iris_dataset.target
print("Iris target: \n {}".format(iris_dataset.target))
unique_y = np.unique(y)
class_seq=['']
class_seq=class_seq*y.shape[0]

for i in range(y.shape[0]):
    for (yy,tn) in zip(unique_y,iris_dataset.target_names):
        if y[i]==yy:
            class_seq[i]=tn          

print("Class sequence: \n {}".format(class_seq))

但我不想遍历 y 的所有元素，如何更好地做到这一点？

结果是我需要此列表 pandas.radviz plot 有一个合适的图例：

pd.plotting.radviz(iris_DataFrame,'class_seq',color=['blue','red','green'])

并进一步将其用于任何其他数据集。

Answer 1

您可以通过遍历 iris_dataset.target_names.size 来完成。这只是大小 3，因此对于大型 y 数组应该快很多。

class_seq = np.empty(y.shape, dtype=iris_dataset.target_names.dtype)

for i in range(iris_dataset.target_names.size):
    mask = y == i
    class_seq[mask] = iris_dataset.target_names[i]

如果您想要 class_seq 作为列表：class_seq = list(class_seq)

Answer 2

你可以通过列表理解来做到这一点。

class_seq = [ iris_dataset.target_names[i] for i in iris_dataset.target]

或使用地图

class_seq = list(map(lambda x : iris_dataset.target_names[x], iris_dataset.target))

根据 class 索引列表生成 class 名称列表

Generating class name list based on class index list

numpy

python-3.x

pandas

iris-dataset