数据集，得到想要的标签

Question

用x代表数据集（只有特征），所有特征经过筛选、降维后只留几个特征；
把这几个特征列为标签y，该怎么样用代码实现啊？

Answer 1

• 帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/7800043
• 你也可以参考下这篇文章：双对数坐标系与双y轴坐标系下绘图
• 除此之外, 这篇博客: 自己制作深度学习数据集教程中的 3.读取训练的x，y，我做到这一步就结束了，因为网络需要改造，所以还没有具体想到要几个标签。 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• import pickle
  import numpy as np 
  import os.path
  import codecs
  def load_data(datafile, num_class=8, save=False, save_path='dataset.pkl'):
      fr = codecs.open(datafile, 'r', 'utf-8')
      train_list = fr.readlines()
      labels = []
      images = []
      for line in train_list:
          tmp = line.strip().split(' ')
          fpath = tmp[0]
          img = cv2.imread(fpath)
          np_img = np.asarray(img, dtype="float32")
          images.append(np_img)
  
          index = int(tmp[xxx])
          label = np.zeros(num_class)
          label[index] = 1
          labels.append(label)
      if save:
          pickle.dump((images, labels), open(save_path, 'wb'))
      fr.close()
      return images, labels
  

  这个代码我是在修改了RCNN的预处理过程，就是读取txt文件，然后做个one-hot矩阵，看分类，由于这里我还没有试验过用到自己的数据集，所以大家有错误可以指出来，我修改一下

• 您还可以看一下 韦语洋（Lccee）老师的一机一码加密、被破解自动销毁随时授权回收升级系列视频课程课程中的 演示误报效果，一些被误报的特征的解除方式（重要）小节, 巩固相关知识点