_safe_indexing#

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

使用索引返回 X 的行、项或列。

警告

此实用工具已记录，但**是私有的**。这意味着在没有任何弃用周期的情况下，向后兼容性可能会被破坏。

参数:
Xarray-like, sparse-matrix, list, pandas.DataFrame, pandas.Series

要从中采样行、项或列的数据。当 axis=0 时，仅支持 list。

indicesbool, int, str, slice, array-like

  • 如果 axis=0，则支持布尔和整数 array-like、整数切片以及标量整数。

  • 如果 axis=1

    • 要选择单列，对于所有 X 类型，indices 可以是 int 类型，对于 dataframe，只能是 str 类型。所选子集将是 1D，除非 X 是稀疏矩阵，在这种情况下将是 2D。

    • 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、‘bool’ 和 str。但是，当 X 是 dataframe 时，才支持 str。所选子集将是 2D。

axisint, default=0

沿其对 X 进行子采样的轴。axis=0 选择行，而 axis=1 选择列。

返回:
subset

X 在轴 0 或 1 上的子集。

注意事项

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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