numpyのスライス表記について

Question

＊「pythonによるスクレイピング＆機械学習」４章P１５２からの引用です

xor演算子を機械学習させるというコードなのですが、「# 入力を学習データとラベルに分ける --- (※1)」の部分の「xor_data = xor_df.ix[:,0:1]」という範囲指定の仕方は正しいのでしょうか？

[:,0:1]という範囲指定の仕方だと、０列目から１列未満ということになり、一番左端の部分、つまり[0,0,1,1,]の部分しか取れないと思うのですが。。。
試しに、「xor_data = xor_df.ix[:,0:２]という範囲指定で行なったら結果は同じになりました。

iaimport pandas as pd
from sklearn import svm, metrics

# XORの演算結果
xor_input = [
    [0, 0, 0],
    [0, 1, 1],
    [1, 0, 1],
    [1, 1, 0]
]
# 入力を学習データとラベルに分ける --- (※1)
xor_df = pd.DataFrame(xor_input)
xor_data  = xor_df.ix[:,0:1] # データ
xor_label = xor_df.ix[:,2]   # ラベル

# データの学習と予測 --- (※2)
clf = svm.SVC()
clf.fit(xor_data, xor_label)
pre = clf.predict(xor_data)

# 正解率を求める --- (※3)
ac_score = metrics.accuracy_score(xor_label, pre)
print("正解率=", ac_score)

Comments

[LouiS0616]

このコードはどこかから引用したものなのでしょうか？それともご自身で書いたのですか？

[renren643]

本です。

[LouiS0616]

引用であることを明記した上で、本の情報も追記した方が良いと思います。ただの誤植だとしたら訂正表が出ているかもしれませんし。

[renren643]

そうですね。わかりました

Answer 1

実行して見てみればいいだけの話では、と思いました。

>>> import pandas as pd
>>> xor_input = [
...     [0, 0, 0],
...     [0, 1, 1],
...     [1, 0, 1],
...     [1, 1, 0]
... ]
>>> xor_df = pd.DataFrame(xor_input)
>>> xor_df.ix[:,0:1]
   0  1
0  0  0
1  0  1
2  1  0
3  1  1

Pythonのスライスとは違うのですね。

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#different-choices-for-indexing

A slice object with labels 'a':'f' (note that contrary to usual python slices, both the start and the stop are included, when present in the index! - also see Slicing with labels)

書いてありますね。

Comments

[quickquip]

`numpyの`と質問にはありますがpandasのDataFrameですね