In [24]:
# prvi korak je da pogledamo podatke X i y
print(type(X))
print(type(y))
# Videćemo da su u pitanju NumPy nizovi

<class 'numpy.ndarray'>
<class 'numpy.ndarray'>
In [25]:
print(X.shape)
print(y.shape)

(150, 4)
(150,)
In [26]:
# Možemo da potvrdimo da se zaista radi o formatu od 150 cvetova. 
# Svaki cvet predstavljen je sa 4 parametra dužine. 
# u promenljivoj y nalazi se pripadnost klasi
# u ovom slučaju, tri vrste cveta iris kodovane su brojevima 0, 1 i 2
print(y)
# prvih 50 elemenata su nule, zatim imamo 50 jedinica i 50 dvojki. 

[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
 2 2]
In [27]:
# Pogledajmo kakve su to dimenzije u pitanju. Pogledajmo prvi, treći i 125-ti cvet. 
# Potrebno je pristupiti odgovarajućim elementima, ali se moramo podsetiti da indeksiranje počinje od nule.
print (X[0,0:4]) # ovo je prvi cvet i njegova četiri elementa. indeks od 0:4 uzima zapravo 0,1,2 i 3.

[ 5.1  3.5  1.4  0.2]
In [28]:
print("Treći cvet ima dimenzije ", X[2,:])
print("125-ti cvet ima dimenzije ", X[124, :])
# korišćenje : u ovom slučaju je skraćeni oblik "od prvog do poslednjeg elementa". U ovom slučaju to je 0:4

Treci cvet ima dimenzije  [ 4.7  3.2  1.3  0.2]
125-ti cvet ima dimenzije  [ 6.7  3.3  5.7  2.1]