indexable#

sklearn.utils.indexable(*iterables)[Quelle]#

Macht Arrays für die Kreuzvalidierung indizierbar.

Prüft auf konsistente Länge, gibt `None` weiter und stellt sicher, dass alles indizierbar ist, indem dünnbesetzte Matrizen in `csr` konvertiert und nicht iterierbare Objekte in Arrays konvertiert werden.

Parameter:
*iterables{Listen, DataFrames, ndarrays, dünnbesetzte Matrizen}

Liste von Objekten, für die Slicebarkeit sichergestellt werden soll.

Gibt zurück:
resultListe von {ndarray, dünnbesetzte Matrix, DataFrame} oder None

Gibt eine Liste zurück, die indizierbare Arrays (d. h. NumPy-Arrays, dünnbesetzte Matrizen oder DataFrames) oder None enthält.

Beispiele

>>> from sklearn.utils import indexable
>>> from scipy.sparse import csr_matrix
>>> import numpy as np
>>> iterables = [
...     [1, 2, 3], np.array([2, 3, 4]), None, csr_matrix([[5], [6], [7]])
... ]
>>> indexable(*iterables)
[[1, 2, 3], array([2, 3, 4]), None, <...Sparse...dtype 'int64'...shape (3, 1)>]