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第三节 识别毒蘑菇（第3页）

15。stalk-col：brown=n，buff=b，=c，gray=g，e=o，pie=w，yellow=y

&ype：partial=p，universal=u

17。veil-color：bre=o，=y

18。ring-number：

19。ring-type：cobwebby=est=e，flaring=f，large=l，=p，sheathing=s，zone=z

20。spore-print-color：bla=n，buff=b，chocolate=h，green=r，e=o，purple=u，=y

21。population：abundant=a，clustered=umerous=n，scattered=s，several=v，solitary=y

22。habitat：grasses=g，leaves=l，meado，urban=u，oods=d

首先使用pandas读取数据，这是一个强大的数据处理工具。通过显示数据形状可以看到共有8124行、24列。

In[5]：importpandasaspd

importnumpyasnp

In[6]：data=pd。read_exushroom。xlsx'，header=0）

In[7]：data。shape

Out[7]：（8124，24）

使用如下命令观察前5行数据。

In[8]：data。head（5）

Out[8]：

样本编号标记属性1属性2属性3属性4属性5属性6属性7属性8。。。

属性13属性14属性15属性16属性17属性18

01。0pxsntpf。。。so

12。0exsytafcb。。。so

23。0ebswtlfcb。。。so

34。0pxywtpf。。。so

45。0exsgfnfo

属性19属性20属性21属性22

0pksu

1pnng

2pnnm

3pksu

4enag

[5rowsx24ns]

进行数据拆分，获得输入数据X和对应的类别标记Y，这个过程是为了准备训练数据。用以下代码获取类别标记。

Ia['标记']

#读取标记列

In[10]：label=np。array（label）

#转化成数组，这是Python最常使用的数据格式

In[11]：label。shape

Out[11]：（8124，）

#获得标记的个数。实际标记是8123个，需要剔除最后一个''标记

In[12]：label=label[0：-1]