I ont deux matrices numpy de longueur identique (398 lignes), avec les 5 premières valeurs pour chacun de la manière suivante:Plot matrices de numpy incompatibles
y_predicted =
[[-0.85908649]
[-1.19176482]
[-0.93658361]
[-0.83557211]
[-0.80681243]]
y_norm =
mpg
0 -0.705551
1 -1.089379
2 -0.705551
3 -0.961437
4 -0.833494
Autrement dit, la première comporte des crochets autour de chaque valeur, et la seconde a une indexation et pas de crochets.
Les données sont une version normalisée de la première colonne (MPG) de l'ensemble de données Auto-MPG. Les valeurs y_predicted sont les résultats d'une régression linéaire.
https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/auto-mpg/auto-mpg.data
Est-ce que quelqu'un sait comment je pourrais convertir ces tableaux au même type que je puisse tracer un diagramme de dispersion d'entre eux?
Les deux ont la forme: (398, 1) Les deux ont le même type: classe 'numpy.ndarray', DTYPE float64
données à partir du lien fourni
18.0 8 307.0 130.0 3504. 12.0 70 1 "chevrolet chevelle malibu"
15.0 8 350.0 165.0 3693. 11.5 70 1 "buick skylark 320"
18.0 8 318.0 150.0 3436. 11.0 70 1 "plymouth satellite"
16.0 8 304.0 150.0 3433. 12.0 70 1 "amc rebel sst"
17.0 8 302.0 140.0 3449. 10.5 70 1 "ford torino"
15.0 8 429.0 198.0 4341. 10.0 70 1 "ford galaxie 500"
La sortie que vous affichez est trop ambiguë pour indiquer ce qui se passe réellement dans vos données. Pouvez-vous donner plus d'informations, comme les types de tableaux, les formes et d'où ils viennent? –
Quel est l'attribut 'dtype' des tableaux? –
Est-ce exactement ce que vous voyez lorsque vous imprimez 'y_predicted [: 5]' et 'y_norm [: 5]'? Si le second tableau a une forme '(398, 1)', alors chacun de ceux-ci, '0 -0.705551', est un élément. Qu'est-ce que c'est, une chaîne? De plus, nous n'avons pas demandé 'type (y_predicted)', mais 'y_predicted.dtype'. – Reti43