[Hands-on-Machine-Learning-master] 02 Housing

用到的函数

numpy.random.permutation
随机排列一个序列，返回一个排列的序列。

>>> np.random.permutation(10)
array([1, 7, 4, 3, 0, 9, 2, 5, 8, 6])

>>> np.random.permutation([1, 4, 9, 12, 15])
array([15,  1,  9,  4, 12])

>>> arr = np.arange(9).reshape((3, 3))
>>> np.random.permutation(arr)
array([[6, 7, 8],
       [0, 1, 2],
       [3, 4, 5]])

 

iloc
Pandas中的 iloc 是用基于整数的下标来进行数据定位/选择
iloc 的语法是 data.iloc[<row selection>, <column selection>], iloc 在Pandas中是用来通过数字来选择数据中具体的某些行和列。你可以设想每一行都有一个对应的下标（0,1,2，...)，通过 iloc 我们可以利用这些下标去选择相应的行数据。同理，对于行也一样，想象每一列也有对应的下标(0,1,2,...),通过这些下标也可以选择相应的列数据。
在iloc中一共有 2 个 “参数” -行选择器 和 -列选择器，例如：

    # 使用DataFrame 和 iloc 进行单行/列的选择
    # 行选择：
    data.iloc[0] # 数据中的第一行
    data.iloc[1] # 数据中的第二行
    data.iloc[-1] # 数据中的最后一行
    
    # 列选择：
    data.iloc[:, 0] # 数据中的第一列
    data.iloc[:, 1] # 数据中的第二列
    data.iloc[:, -1] # 数据中的最后一列 

行列混合选择
iloc 同样可以进行和列的混合选择，例如：

    # 使用 iloc 进行行列混合选择
    data.iloc[0:5] # 数据中的第 1-5 行
    data.iloc[:, 0:2] # 选择数据中的前2列和所有行
    data.iloc[[0, 3, 6, 24], [0, 5, 6]] # 选择第 1,4,7,25行 和 第 1,6,7 列
    data.iloc[0:5, 5:8] # 选择第1-6行 和 6-9列

使用 iloc 注意以下两点：
如果使用iloc只选择了单独的一行会返回 Series 类型，而如果选择了多行数据则会返回 DataFrame 类型，如果你只选择了一行，但如果想要返回 DataFrame 类型可以传入一个单值list.
当你使用 [1:5] 这种语法对数据进行切片的时候，要注意只选择了 1,2,3,4 这 4 个下标，而 5 并没有被包括进去，即使用[x:y]选择了下标从 x 到 y-1 的数据
实际工作中，其实很少用到 iloc ，除非你想选择第一行( data.iloc[0] ) 或者 最后一行( data.iloc[-1] )

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