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_safe_indexing#

sklearn.utils._safe_indexing(X, indices, *, axis=0)[源代码]#

使用索引返回X的行、项或列。

警告

该实用程序已被记录，但 private .这意味着向后兼容性可能会在没有任何弃用周期的情况下被打破。

参数:
X类数组、稀疏矩阵、列表、pandas。DataFrame、pandas。系列

从中采样行、项或列的数据。 list 仅在以下情况下才被支持 axis=0 .

indicesbool，int，str，slice，array-like

  • If axis=0, boolean and integer array-like, integer slice, and scalar integer are supported.

  • 如果 axis=1 :

    • 要选择单个列， indices 可以是 int 适合所有人的类型 X 类型和 str 仅适用于rame。所选子集将是1D，除非 X 是一个稀疏矩阵，在这种情况下它将是2D的。

    • 要选择多列， indices 可以是以下之一： list , array , slice .这些容器中使用的类型可以是以下之一： int 、“布尔”和 str .然而， str 仅在以下情况下受支持 X 是一个摇篮。所选子集将是2D。

axisint，默认=0

所沿的轴线 X 将进行二次抽样。 axis=0 将选择行， axis=1 将选择列。

返回:
子集

0或1轴上的X子集。

注意到

支持CSR、CSC和LIL稀疏矩阵。不支持COO稀疏矩阵。

示例

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.utils import _safe_indexing
>>> data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
>>> _safe_indexing(data, 0, axis=0)  # select the first row
array([1, 2])
>>> _safe_indexing(data, 0, axis=1)  # select the first column
array([1, 3, 5])
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