通过PyCall在Julia中使用scikit learn

Question

我正在尝试通过PyCall在Julia中使用Scikit-learn。

首先，我尝试将虹膜数据读取到Julia数据结构中。

这是Python中的代码：

from sklearn import datasets
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

iris = datasets.load_iris()

X = iris.data
y = iris.target

PyCall文档中提到，Python方法在Julia中的调用方式如下：

my_dna[:find]("ACT")

与此相对的是：

my_dna.find("ACT")

在Python中。

我在Julia中导入虹膜数据的尝试是：

using PyCall
@pyimport sklearn.datasets as datasets
@pyimport sklearn.naive_bayes as NB

iris = datasets.load_iris()

X = ...?
Y = ...?

在iris为Dict{Any,Any}类型的情况下，iris = datasets.load_iris()调用有效。

我不确定这是否正确。我尝试使用iris = datasets[:load_iris]，但结果如下：

ERROR: LoadError: MethodError: no method matching getindex(::Module, ::Symbol)

更进一步，我如何将iris.data和iris.target读入X和Y

Answer 1

正如您所说，Julia告诉您iris是什么类型：

julia v0.5> @pyimport sklearn.datasets as datasets

julia v0.5> @pyimport sklearn.naive_bayes as NB

julia v0.5> iris = datasets.load_iris()
Dict{Any,Any} with 5 entries:
  "feature_names" => Any["sepal length (cm)","sepal width (cm)","petal length (…
  "target_names"  => PyObject array(['setosa', 'versicolor', 'virginica'], …
  "data"          => [5.1 3.5 1.4 0.2; 4.9 3.0 1.4 0.2; … ; 6.2 3.4 5.4 2.3; 5.…
  "target"        => [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0  …  2,2,2,2,2,2,2,2,2,2]
  "DESCR"         => "Iris Plants Database\n====================\n\nNotes\n----…

它还会告诉你字典中的关键字是什么。因此，现在您只需使用Julia的语法来访问字典中的值(结果片段)：

julia v0.5> X = iris["data"]
150×4 Array{Float64,2}:
 5.1  3.5  1.4  0.2
 4.9  3.0  1.4  0.2
 4.7  3.2  1.3  0.2

julia v0.5> Y = iris["target"]
150-element Array{Int64,1}:
 0
 0

请注意，我不知道这个问题的答案。我只是让朱莉娅来指引我该怎么做。

最后，正如@克里斯拉考卡斯建议的那样，已经有了一个封装了scikit-learn的Julia包：https://github.com/cstjean/ScikitLearn.jl

Answer 2

由于有一些变化，我想在Davids之外添加of PyCall (当前版本为1.91.4)的当前语法。

python代码

from sklearn import datasets
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

iris = datasets.load_iris()

X = iris.data
y = iris.target

变成了朱莉娅：

using PyCall
datasets = pyimport("sklearn.datasets")
GaussianNB = pyimport("sklearn.naive_bayes")
iris = datasets.load_iris()
X = iris["data"]
y = iris["target"]