小编use*_*r42的帖子

当我使用管道对象时，

1. 当我使用该方法时，管道对象是否适合并转换训练数据.fit()？或者我应该使用该.fit_transform()方法？两者有什么区别？

2. .predict()当我在测试数据上使用该方法时，管道对象是否会转换测试数据然后才进行预测？也就是说，我应该.transform()在使用该方法之前使用该方法转换测试数据吗.predict()？

这是我的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier



#creating some data
X, y = np.ones((50, 1)), np.hstack(([0] * 45, [1] * 5))

#creating the pipeline
steps = [('scaler', StandardScaler()), ('SelectKBest', SelectKBest(f_classif, k=3)), ('pca', PCA(n_components=2)), ('DT', DecisionTreeClassifier(random_state=0))]
model = Pipeline(steps=steps)

#splitting the data
X_train, X_test, y_train, y_test …

我有一个视频，我想从视频中仅提取特定的帧。

目前我所做的是：

index = [1,2,3,4,5,6,7,8]
img_list = []
for i, frame in enumerate(iio.imiter("imageio:cockatoo.mp4")):
    if i in index:
        img_list.append(frame)

img_array = np.asarray(img_list)

有没有办法只“寻找”我想要的帧，就像在 opencv 中完成的那样，如此处所示？