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数学建模----线性回归分析（引入热力图的绘制方法）

（散点图）以及经过可视化之后的热力图（heatmap函数的使用）； 第三个部分是在第二个的基础上面，多个自变量之间存在一定的相关关系，这个时候我们应该如何处理------多重共线性的解决方案：手动删除，...###首先我们可以通过下面的方式去绘制一个散点图直观地看一下这个关系，调用scatter函数进行图像的绘制； # 导入pandas模块 import pandas as pd # 导入matplotlib.pyplot...plt.scatter()函数 # 以df["exposure"]为x轴的值和df["new_user"]为y轴的值，绘制散点图 plt.scatter(df["exposure"], df["new_user...linear就是线性的意思，这个regression就是回归的意思； 使用fit函数对于我们的数据集进行训练，这个参数就是我们的自变量和因变量； coef_这个属性是获得对应的系数，就是我们常说的k值，...函数，绘制多变量散点图，df作为参数传入 sns.pairplot(df) # 使用plt.show()函数显示图像 plt.show() 绘图结果说明： 这个里面的x,y轴上面标注了对应的含义，每一张图代表的都是这两个变量之间的关系

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生信星球学习小组-Day4学习笔记--R语言基础

初级绘图R语言的基础绘图系统主要由基础包graphics提供，它包含了各式的图形绘制函数，如折线图、直方图、箱形图等。其中plot()函数主要用于绘制散点图和折线图。...y分别是绘图点的横纵坐标，y可以省略x相当于自变量，y相当于因变量；y没缺省时，必须和x同长度，类型是可以向量化的数据结构，如向量、矩阵的行或列、数组的元素、数据框的列、列表的元素等；y缺省时，x为单列时...，y默认为c(1:n)，其中n为x的长度，x为y轴；y缺省时，x为两列的矩阵或数据框，则该矩阵或数据框的第一、二列分别对应自变量和因变量；y缺省时，x为三列及以上的矩阵时，则该矩阵的第一、二列分别对应自变量和因变量...，其他列忽略；y缺省时，x为三列及以上的数据框时，则绘制各列两两之间的关系。...Sepal.Length这一列数据，iris$Species则表示iris数据框的Species这一列数据iris$Sepal.Length~iris$Species意思就是Species这一列数据中不同类别数据对应的

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    Statsmodels线性回归看特征间关系

    (x)是给 加上一列常数项 的原因是该模型是一条直线，其在 轴上是有截距的，这个常数 就是反映此截距。...而smf.ols还要输入数据data，这个数据必须是pandas.DataFrame格式的，当使用公式和pandas对象时，不需要使用add_constant。...summary 结果介绍 Summary内容较多，其中重点考虑参数R-squared、Prob(F-statistic)以及P>|t| 的两个值，通过这4个参数就能判断的模型是否是线性显著的，同时知道显著的程度如何...回归图像解释 "Y和拟合x"图绘制了因变量相对于预测值与置信区间。图中直线关系在表明开盘价与收盘价是线性正相关的，例如当一个变量增加时另一个变量也增加。...线性回归拟合散点图 一般在不使用statsmodels模块时，运用线性回归加散点图的绘制组合图，同样可以以此判断变量是否线性相关性。 以Open为预测自变量，Adj_Close 为因变量，绘制散点图。

    3.6K20

    【优质原创】介绍一个效率爆表的探索性数据分析插件

    筛选数据 我们来看一下如何用D-Tale插件来进行数据的筛选，例如我们想要筛选出年份是2002年的内容，步骤如下 我们点击Action当中的Custom Filter，然后填上对应的year==2002...，然后点击Apply即可实现，当然我们还可以点击对应的某一列，然后鼠标拉到底，同样也能进行操作，步骤如下 其他的数据基本操作 我们同样地可以对数据进行排序，在我们点击到某一列的时候，会弹出如下的选项框...， 其中就包括了对数据进行排序的按钮，例如我们对gdp_cap这一列进行降序排序，步骤如下 我们还能够对数据集当中的每一列进行重命名，使用的是Rename这个选项按钮，步骤如下 那么如果是想要删除某一列的话...Charts这个按钮 接下来我们便是进入到可视化的界面了，如下图所示 这里包含了折线图、散点图、直方图、词云图、热力图等各种图表的绘制，我们只需要指定好X轴上放置的变量、Y轴上放置的变量以及相对应的统计的方式即可...按键，在下拉框中点击Summarize Data按键，出现如下的界面 我们点击GroupBy按钮，例如我们将要针对continent列来进行每一个大洲人均寿命的统计，步骤如下 最后我们可以导出上述操作的代码

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    从零开始学Python【38】--朴素贝叶斯模型（实战部分）

    两个部分的数据集一共包含245 057条样本和4个变量，其中用于识别样本是否为人类面部皮肤的因素是图片中的三原色R、G、B，它们的值均落在0~255；因变量为二分类变量，表示样本在对应的R、G、B值下是否为人类面部皮肤...通常情况下，研究人员会对样本是否为人类面部皮肤更加感兴趣，所以需要将原始数据集中因变量为1的值设置为正例、因变量为2的值设置为负例，代码如下： # 导入第三方包 import pandas as pd...为检验模型在测试数据集上的预测效果，需要构建混淆矩阵和绘制ROC曲线，其中混淆矩阵用于模型准确率、覆盖率、精准率指标的计算；ROC曲线用于计算AUC值，并将AUC值与0.8相比，判断模型的拟合效果，代码如下...最后需要强调的是，利用高斯贝叶斯分类器对数据集进行分类时要求输入的数据集X为连续的数值型变量。...【多项式贝叶斯分类器】 蘑菇数据集来自于UCI网站，一共包含8 124条观测和22个变量，其中因变量为type，表示蘑菇是否有毒，剩余的自变量是关于蘑菇的形状、表面光滑度、颜色、生长环境等。

    2.6K40

    origin怎么做多组柱状图_origin怎么对比两组数据

    Y2：13.2，13.5，14.4，13.8，13.9，13.2，… 这时如果将两组数据的X值放在一列里，则Y1和Y2会出现不连续的情况，绘出的曲线发生间断。...解决的办法是： 每组数据的X值都放在各自的X列中，绘出的每条曲线就都是连续的了。具体的操作如图1所示。 图1 改变数据列的坐标轴属性 2....移动坐标轴及在一个图中出现多个坐标轴 增加两个新图层的方法设置三个纵坐标，在想要移动的y坐标轴上点右键打开坐标轴对话框，然后选“title&format—axis”下拉框选“at position=”然后在下面的框里输入想要移动多远就可以了...设置数据列的值 (1)用系统自带函数设置 单击鼠标右键选中需要设置新值的数据列，从弹出菜单中选择“set column values…”命令，在弹出的对话框中设置需要用到的函数和数据列(选择了函数和列后别忘了单击后面的...图3 添加函数图表命令 点击“添加函数图表”命令后会弹出图4所示的对话框，输入函数，如0.1*x^3+sin(x)。绘制出的曲线如图5所示。 图4 输入已有函数 图5 绘制出的函数曲线 9.

    3.5K10

    seaborn的介绍

    以下是seaborn提供的一些功能： 面向数据集的API，用于检查多个变量之间的关系 专门支持使用分类变量来显示观察结果或汇总统计数据 可视化单变量或双变量分布以及在数据子集之间进行比较的选项 不同种类因变量的线性回归模型的自动估计和绘图...这些表示在其底层数据的表示中提供不同级别的粒度。在最精细的级别，您可能希望通过绘制散点图来查看每个观察，该散点图调整沿分类轴的点的位置，以使它们不重叠： ?...例如，使用scatterplot()函数绘制散点图，并使用barplot()函数绘制条形图。这些函数称为“轴级”，因为它们绘制到单个matplotlib轴上，否则不会影响图的其余部分。...规则可以简单说明： 每个变量都是一列 每次观察都是一排 确定数据是否整洁的有用思路是从想要绘制的图中向后思考。从这个角度来看，“变量”是将在情节中分配角色的东西。...要利用依赖于整齐格式数据的pandas.melt功能，您可能会发现该功能对于“取消旋转”宽格式数据帧非常有用。更多信息和有用的示例可以在这篇博客文章中找到，其中一位是熊猫开发者。

    4K20

    高维数据图表(2)——PCA的深入探究

    主要内容有： (1)使用PCA对数据的要求 (2)Sklearn中PCA的关键参数设置 (3)Sklearn中PCA的几个重要属性 (4)如何利用PCA数据绘制CCA图 本次实例使用的数据为云南省各市16...上图是根据标准化后的数据对各变量绘制的密度曲线，可以发现经过标准化后大部分变量几乎符合正态分布，满足PCA的要求。(注：如何绘制密度曲线，可参考之前发布的文章：绘图合集链接中查询。)...如何返回降维后的数据呢？解决方法是使用fit_transform即可。...CCA图的组成元素与解读 坐标轴：代表主成分，x是第一主成分，y轴是第二主成分，以此类推 矢量箭头：代表环境要素，长度越长表示越重要。...在x轴上投影代表对第一主成分的贡献；在y轴上投影代表对第二主成分的贡献 矢量夹角：夹角越小，环境要素之间的相关性越强。其中夹角的cos值是两个环境要素的相关系数。

    1.1K40

    针对用户活跃度分析中如何应用回归方法？

    如果我们使用线性回归分析其实有些前提要考虑： 1） 自变量与因变量的关系，是否是呈直线，是否是一个变量依存于另个变量的变化程度，如刚才所言，变量之间的地位是不平等的。...其实实际应用中，这些理论的条框我们有时候搞不懂，那么我们可以通过其他办法来看，这就是通过散点图就能把以上条框搞定。 是否呈现直线关系，通过散点图就能看出来，如下图所示，大致呈现直线关系。...是否方差齐，可以用残差的分布来看，即以因变量的预测值为x轴，以残差为y轴作图，如果残差无明显的分布，表明方差齐性。...如果有一定的趋势，可能存在方差不齐的情况，如下图随着x轴的增加残差的范围逐渐增大，明显的方差不齐的情形。...我们选取一个月的数据，作为分析数据，首先我们来绘制散点图（这里不具体讲解散点图绘制方法） DAU与PCU 我们绘制散点图，并选择线性趋势线，得到如下的散点图： 之后我们通过回归分析工具进行回归分析结果的汇总来具体解析一下

    1.5K80

    Python数据分析及可视化-小测验

    x_list是x轴标记点，数据类型为列表；xticks_list是x轴标记点显示值，数据类型为列表； rotation设置为90，是x轴标记点显示值以右边为轴逆时针旋转90度。...然后根据每笔订单的总金额和每笔订单购买商品的总数量画出散点图（总金额为x轴，商品总数为y轴)。 先将chipo这个变量深度拷贝给c变量，这样可以避免影响原数据，使代码每次都能成功运行。...item_price这个单词是一个条目的价格，不是单个商品的单价。 我们平时超市购物的单子的最后price那一列也是算的这一个条目的价格，比如2个相同的商品算1个条目。...] tags = ['偏短','标准','正常','偏长','超长'] 2.5 第五步：具体显示每个分组下的电影数量 在pandas官网中查询pandas.cut函数中的参数，其中参数bins是数据区间分割值...pandas.cut用法官方文档.png 将电影时长分类后赋值给duration_labeled_series变量，数据类型为Series。查看其中的值，如下图所示： ?

    2.2K20

    十七.可视化分析之Matplotlib、Pandas、Echarts入门万字详解

    π（-np.pi）到正π（np.pi）范围，然后调用numpy库的cos()函数和sin()函数计算C值和S值，最后调用plt.plot()绘制直线图，plot()函数中的参数含义如下： X：横坐标或X...其他设置标题、X轴、Y轴前面已经叙述，这里不再解释。最后输出如图所示。 下图是柱状图的扩展版，它是对学习、旅游、看剧、聊天四个选项男女比例的对比。...调用pandas扩展包的read_csv()函数读取数据并绘制图形，其中读取数据时的index_col参数表示获取了年份（year）索引，按照年份绘图。...直方图的Y轴是频率，柱形图的Y轴可以是数值。 直方图是一种展示数据频数或频率的特殊柱状图，y 轴是频数或频率的度量，既可以是频数（计数）也可以是频率（占比）。...其中，Seaborn是一个基于Matplotlib的可视化库，旨在使默认的数据可视化更加悦目，简化复杂图表的创建，可以与Pandas很好地集成。

    2.5K30

    可以的，“Pandas”现在也可以绘制交互式的图形了，来看看怎么做的吧？

    大家好，我是俊欣，今天来和大家分享一下“如何用Pandas来绘制交互式的图形”，希望读者朋友们读了之后能够有所收获。...01 Plotly作为后端支持 我们可以使用第三方的可视化模块来做“Pandas”的后端支持，例如“Plotly”以及“Bokeh”等模块，进而便可以绘制出交互式的图形了，我们先来看一下“Plotly”...作为后端的支持， 在我们导入所需要用到的模块之后，我们需要导入进需要用到的数据库，并且添加下面这行代码，以激活“Plotly”作为后端的支持 import pandas as pd import numpy...我们来将“Alcohol”和“Proline”两列做一个散点图，其中“Proline”列为X轴，“Alcohol”列为Y轴，代码如下 fig = data[['Alcohol', 'Proline']]...02 Bokeh作为后端支持 好了，我们来看一下用“Bokeh”作为后端支持的“Pandas”可视化该如何来操作，我们也同样来绘制一个散点图，通过不同的类别来区分的，代码如下 pd.options.plotting.backend

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    Seaborn + Pandas带你玩转股市数据可视化分析

    导读： 前面探索性数据分析在介绍可视化探索特征变量时已经介绍了多个可视化图形绘制方法，本文继续介绍两大绘图技巧，分布使用seaborn与pandas包绘制可视化图形。...散点图看相关性 散点图表示因变量（Y轴数值）随自变量（X轴数值）变化的大致趋势，从而选择合适的函数对数据点进行拟合；散点图中包含的数据越多，比较的效果也越好。...可以使用散点图提供关键信息： 1、变量之间是否存在数量关联趋势； 2、如果存在关联趋势，是线性还是曲线的； 3、如果有某一个点或者某几个点偏离大多数点，也就是离群值，通过散点图可以一目了然。...前两个与得到的轴阵列有明显的对应关系; 将色调变量视为沿深度轴的第三个维度，其中不同的级别用不同的颜色绘制。 基本工作流程是FacetGrid使用数据集和用于构造网格的变量初始化对象。...最后，可以使用其他方法调整绘图，以执行更改轴标签，使用不同刻度或添加图例等操作。

    6.8K40

    针对用户活跃度分析中如何应用回归方法？

    如果我们使用线性回归分析其实有些前提要考虑： 1） 自变量与因变量的关系，是否是呈直线，是否是一个变量依存于另个变量的变化程度，如刚才所言，变量之间的地位是不平等的。...其实实际应用中，这些理论的条框我们有时候搞不懂，那么我们可以通过其他办法来看，这就是通过散点图就能把以上条框搞定。 是否呈现直线关系，通过散点图就能看出来，如下图所示，大致呈现直线关系。 ?...是否方差齐，可以用残差的分布来看，即以因变量的预测值为x轴，以残差为y轴作图，如果残差无明显的分布，表明方差齐性。...如果有一定的趋势，可能存在方差不齐的情况，如下图随着x轴的增加残差的范围逐渐增大，明显的方差不齐的情形。 ?...我们选取一个月的数据，作为分析数据，首先我们来绘制散点图（这里不具体讲解散点图绘制方法） DAU与PCU 我们绘制散点图，并选择线性趋势线，得到如下的散点图： ?

    1.8K120

    教你轻松玩转 Bokeh 可视化

    python中的bokeh包也是作图神器，现在了解到了如何作散点图和柱形图，先记录一波。 Bokeh 专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化python库。...：自动计算数据index x,y：自动计算x值y值 A,B：显示ColumnDataSource中对应字段值 tools=[hover,'pan,box_select,lasso_select,reset...绘制散点图 p.circle(x,y, #x轴、y轴值 size,color,alpha, #点的大小、颜色、透明度 #（注意，这里的...=15,alpha=0.5) #这样两个图会一块在一张图上 #若要分开，使用p1、p2 show(p) 5.1 颜色变化、散点大小设置 5.1.1 数据中有一列用来设置颜色或大小 rng=np.random.RandomState...一个小点：多图表 多个图表间相互联系（前提是有相同数据，比如多个散点图，x轴数据相同，y轴数据不相同。

    2.2K20

    十二.机器学习之回归分析万字总结全网首发（线性回归、多项式回归、逻辑回归）

    公式如下： 其中，n表示特征数目，表示每个训练样本的第i个特种值，当只有一个因变量x时，称为一元线性回归，类似于；而当多个因变量时，成为多元线性回归。...---- (2).散点图绘制 在载入了鸢尾花数据集（数据data和标签target）之后，我们需要获取其中两列数据或两个特征，再调用scatter()函数绘制散点图。...前面使用X=[x[0] for x in DD]获取第一列数据，Y=[x[1] for x in DD]获取第二列数据，这里采用另一种方法，iris.data[:, :2]获取其中两列数据或两个特征，完整代码如下...先取X二维数组的第一列（长度）的最小值、最大值和步长h（设置为0.02）生成数组，再取X二维数组的第二列（宽度）的最小值、最大值和步长h生成数组， 最后用meshgrid函数生成两个网格矩阵xx和yy，...’, label=‘setosa’) 调用scatter()绘制散点图，第一个参数为第一列数据（长度），第二个参数为第二列数据（宽度），第三、四个参数为设置点的颜色为红色，款式为圆圈，最后标记为setosa

    1.2K10

    python导入excel数据画散点图_excel折线图怎么做一条线

    ，绘制折线图、散点图 安装环境： 由于我使用的是 Anaconda 集成的环境 所以不用安装模块，直接导入就行 import pandas as pd import matplotlib.pyplot...print(data_source['datas']) plt.plot(data_source['datas']) 2、绘制简单散点图 使用scatter绘制散点图并设置其样式 1）绘制单个点，使用函数...模块pyplot内置了一组颜色映射，要使用颜色映射，需要告诉pyplot如何设置数据集中每个点的颜色。...print("数据行数:" , len(df)) ''' 由于只有一列数据我们使用 excel 行号作为 x 值的列表 用range()函数来创建一个列表 [1,24) range()函数 遍历数字序列...(x,y) # 图表名称 plt.title('散点图',fontproperties=font_set) # 设置x轴名称 plt.xlabel("X") # 设置y轴名称 plt.ylabel("Y

    1.2K20

    机器学习速成第二集——监督学习之回归+数据处理（实践部分）！

    例如，这下面是我从Kaggle网站下载一个数据集，对其进行预处理、特征工程、EDA，并最终训练一个简单的机器学习模型。 项目步骤 数据加载：使用Pandas加载数据。...： 热力图： 数据加载与初步检查 加载数据： 使用Pandas加载csv文件。...例如，在广告费用与销售额的关系中，广告费用是自变量，销售额是因变量。 数据预处理：在进行建模之前，通常需要对数据进行清洗和准备。...这包括处理缺失值、异常值以及确保数据满足线性关系的基本假设。 绘制散点图：通过绘制散点图来可视化自变量和因变量之间的关系，初步判断它们之间是否存在线性关系。...模型拟合：利用数据拟合回归模型，得到回归系数（β0和β1），其中β0是截距，β1是斜率。 模型检验：检查模型的显著性和拟合优度，包括R²值、F检验、t检验等统计指标，以评估模型的有效性。

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