एक बार जब अबालोन डेटासेट को Google API का उपयोग करके डाउनलोड कर लिया जाता है, तो डेटा के कुछ नमूनों को head मेथड का उपयोग करके कंसोल पर प्रदर्शित किया जा सकता है। यदि इस मेथड को कोई संख्या पास की जाती है, तो उतनी पंक्तियाँ प्रदर्शित की जाएंगी। यह मूल रूप से शुरुआत से पंक्तियों को प्रदर्शित करता है।
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हम अबालोन डेटासेट का उपयोग करेंगे, जिसमें अबालोन के मापों का एक सेट होता है। अबालोन एक प्रकार का समुद्री घोंघा है। लक्ष्य अन्य मापों के आधार पर उम्र का अनुमान लगाना है।
हम नीचे दिए गए कोड को चलाने के लिए Google Colaboratory का उपयोग कर रहे हैं। Google Colab या Colaboratory ब्राउज़र पर Python कोड चलाने में मदद करता है और इसके लिए शून्य कॉन्फ़िगरेशन और GPUs (ग्राफ़िकल प्रोसेसिंग यूनिट्स) तक मुफ्त पहुंच की आवश्यकता होती है। Colaboratory को Jupyter Notebook के ऊपर बनाया गया है।
print("अबालोन डेटा के कुछ नमूने")
abalone_train.head()
print("अबालोन डेटासेट को दूसरी मेमोरी लोकेशन पर कॉपी किया गया है")
abalone_features = abalone_train.copy()
print("Age कॉलम को हटा दिया गया है")
abalone_labels = abalone_features.pop('Age')
abalone_features = np.array(abalone_features)
print("फीचर्स प्रदर्शित किए गए हैं")
print(abalone_features)कोड क्रेडिट: https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/csv
आउटपुट
अबालोन डेटा के कुछ नमूने
अबालोन डेटासेट को दूसरी मेमोरी लोकेशन पर कॉपी किया गया है
Age कॉलम को हटा दिया गया है
फीचर्स प्रदर्शित किए गए हैं
[[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 ]]व्याख्या
- 'head' मेथड का उपयोग करके कंसोल पर डेटा के कुछ नमूने प्रदर्शित किए जाते हैं।
- डेटासेट को दूसरी मेमोरी लोकेशन पर कॉपी किया जाता है ताकि एक डेटासेट में बदलाव किए जा सकें और दूसरे मेमोरी लोकेशन में डेटासेट की मौलिकता बरकरार रहे।
- हम मानते हैं कि 'Age' कॉलम अप्रासंगिक है, इसलिए इसे डेटासेट से हटा दिया जाता है।
- फीचर्स को वैक्टर्स के रूप में प्रदर्शित किया जाता है।
