在此代码片段中,pyplot是一个用于绘制图表的Python库,而iloc是pandas库中的一个函数,用于通过行和列的整数位置来访问数据。
具体来说,此代码片段使用pyplot库绘制图表,并使用iloc函数从数据中选择特定的行和列。通过使用iloc函数,可以通过指定行和列的整数位置来选择数据,而不是使用标签或条件进行选择。
代码片段中的具体操作可能因代码的上下文而有所不同,但总体来说,pyplot和iloc的结合使用可以实现对数据的可视化和选择。
数据探索为什么还要用到可视化? 数据探索是数据分析的第一步,拿到一份数据,我们首先要去了解一下数据的基本分布特征、变量之间的相关性等等。通过探索分析,我们才能进一步的确定分析方向。...首先,Python 为我们提供了非常多且便捷的可视化方案,基本上三两行代码便能实现; 2....import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 读取鸢尾花数据集 data = load_iris...,bins=20 ,color='k') plt.title(np.array(names)[i]) plt.show() 我们分别对四个特征值做了分布直方图...熊猫寄语:祝大家也能写出如诗般的代码。下课!
,将在此基础上再引入成交量效果图,并结合量价理论,给出并验证一些交易策略。...第二,第二,在第14、18、19和第20行,由于是在K线图和均线图的axPrice子图里操作,所以若干方法的调用主体是axPrice对象,而不是之前的pyplot.plt对象。...第二, 本次是通过第35行和第36行的for循环,设置了“x轴文字旋转”的效果,从代码里我们能看到,本案例中的旋转角度是15度。...如果低价区成交量有增加,则说明有资金在此价位区间接盘,预示后期有望形成底部并出现反弹。但如果出现量增价跌,则建议应清仓出局。 在下文里,我们将通过Python语言验证量价理论中的两个规则。...在这段代码里我们做了三件事,第一是通过yahoo接口得到了指定股票指定范围内的交易数据,第二通过pandas接口保存得到的数据,以便日后验证,第三通过遍历dataframe对象,计算量和价的关系,从而获得买点日期
") df = df.fillna(0) mean_values = df.iloc[:, 2:11].mean(axis=1) sum_values = df.iloc[:, 2:11].sum(axis...全部放在一起画分布图 matplotlib虽然做了区分,但也是画在一张图上,导致比例有点失调 我来让它在matplotlib代码的基础上进一步修正,seaborn的我们暂时就不用了。...最终的完整代码如下: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取Excel中书数据 df = pd.read_excel("output.xlsx...尤其对于数据分析这种开发需求来说,会用到很多第三方模块中的函数,在过去需要频繁查阅文档和搜索网络来了解具体的用法和参数设置,现在借助于大模型,可以很方便地得到示例代码,稍加调整就可以应用在代码中,大大节省了时间...当然在此过程也会发现,由于程序设计会牵涉到业务需求的细节和具体的数据格式,大模型并不是每次都能直接给出完美的代码。这种情况下,需要使用者针对问题进一步提问,或对给出的代码进行验证和调整。
import pandas as pd icecream = pd.read_csv("icecream.csv") import matplotlib.pyplot as plt import pylab...plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.scatter(icecream.iloc[:,1],icecream.iloc[:,0]) plt.xlabel...icecream.iloc[:,0:2].corr() 结果为: 销售量 气温 销售量 1.000000 0.844211 气温 0.844211 1.000000 销售量和气温的相关系数为0.84...在此例中,销售量为反应变量,也叫因变量,气温为解释变量,也叫自变量。虽然影响销售量的因素除了气温外还有很多,但回归分析中我们要把现实情况简化并公式化,这个过程叫做建模。...本例中只用1个解释变量进行模型化称为一元线性回归,如果反应变量同时受到多个解释变量的影响,称为多元线性回归。 后台回复“冰激凌”,可获得本例中数据 ---- 机器学习养成记
请思考: 1 请在notebook执行如下代码片段,查看结果 1print(city.iloc[[10, 20, 30]]) 2print(city.iloc[4:50:10]) 3np.random.seed...2.2 从数据框获取部分观察 代码 1collge.iloc[[60, 90, 3]] ?...请思考: 1 请在notebook执行如下代码片段,查看结果 1print(collge.iloc[99:102]) 2start = 'International Academy of Hair Design...代码 1college.loc[:, :'MENONLY'].head() ? 2.4 从数据框获取部分观察和变量 代码 1college.iloc[:3, :4] ?...请思考: 1 请在notebook执行如下代码片段,查看结果 1print(college.iloc[[100, 200], [7, 15]]) 2rows = ['GateWay Community
你想在这100天里学到什么,或者完成一个项目全凭自主决定。大家的选择五花八门,其中有一个小哥的学习计划,很快引发大家的关注。...同是百天计划,这个有什么特别之处?...1dataset = pd.read_csv('Data.csv') 2X = dataset.iloc[ : , :-1].values 3Y = dataset.iloc[ : , 3].values...用matplotlib.pyplot做散点图,给训练集和测试集都做一下,看看预测结果是不是接近真实。...如果你感兴趣,可以持续关注,或者加入汉化的行动中。
17.11.28更新一下:最近把这个算法集成到了数据预处理的python工程代码中了,不想看原理想直接用的,有简易版的python开发:特征工程代码模版 ,进入页面后ctrl+F搜smote就行,请自取...---- 之前一直没有用过python,最近做了一些数量级比较大的项目,觉得有必要熟悉一下python,正好用到了smote,网上也没有搜到,所以就当做一个小练手来做一下。...再任选最临近的m个少类样本中的任意一点, ?...简单的看起来就好像是重复描绘了较少的类 这边的smote是封装好的,直接调用就行了,没有什么特别之处 ---- 这边自己想拿刚学的python练练手,所有就拿python写了一下过程: # -*- coding...pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler from numpy import * import matplotlib.pyplot
我们导入所需的库,如下所示: import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn...在此示例中,我们使用人工时间序列。我们首先创建一个空的数据帧,其索引跨越四个日历年(我们使用pd.date_range)。...用于生成数据的代码基于scikit-lego文档中包含的代码。...def cos_transformer(period):return FunctionTransformer(lambda x: np.cos(x / period * 2 * np.pi)) 在下面的代码片段中...我们不会详细介绍它们的实际情况,但您可以在此处阅读有关该主题的更多信息。从本质上讲,我们再次希望解决第一种方法遇到的问题,即我们的时间特征具有连续性。
上篇文章介绍了XGBoost在R语言中的实现方法(XGBoost(二):R语言实现),本篇文章接着来介绍XGBoost在Python中的实现方法。...2 XGBoost代码实现 本例中我们使用uci上的酒质量评价数据,该数据通过酸性、ph值、酒精度等11个维度对酒的品质进行评价,对酒的评分为0-10分。...whitewine = pd.read_csv('winequality-white.csv',sep = ';') wine = redwine.append(whitewine) x = wine.iloc...[:,0:11] y = wine.iloc[:,11] y[y<=6] = 0 y[y>6] =1 # test_size: 测试集大小 # random_state: 设置随机数种子,0或不填则每次划分结果不同...后台回复“xgbPy”获得完整代码
我们现在希望,对于给定的行数起始值与结束值(已知这个起始值与结束值对应的第一列数据,肯定是一个完整的时间循环),基于表格中后面带有数据的几列(也就是上图中紫色区域内的数据),绘制曲线图;并且由于这几列数据所表示的含义不同...明确了需求,即可开始撰写代码。本文所用代码如下。...python 代码解读复制代码# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Wed May 15 10:34:17 2024@author: fkxxgis"""import...os用于处理文件路径,pandas用于读取和处理表格文件数据,matplotlib.pyplot用于绘制图表。 接下来,我们定义文件路径和索引范围。...运行上述代码,即可获得本文开头第二幅图所示的图片结果。
矩形热力图 矩形热力图,矩阵中的每个值都被表示为一个颜色数据。...它主要用面积的方式,便于突出展现出『树』的各层级中重要的节点。...[i]['lat'], data.iloc[i]['lon']], popup=data.iloc[i]['name'], radius=float(data.iloc[i]['...每个实体(节点)有圆形布局外部的一个片段表示。 然后在每个实体之间绘制弧线,弧线的大小与流的关系成正比。...Plotly可能是创建桑基图的最佳工具,通过Sankey()在几行代码中获得一个图表。
把目标 URL 代入混元给出的代码中: 运行效果如下: 02、存储数据 在上一个回答中,混元已经给我们提供了将数据保存为 csv 文件的方法。不过我想要 Excel 文件,所以让它再给我改一下。...,全部放在一起画分布图; matplotlib 虽然做了区分,但也是画在一张图上,导致比例有点失调。...最终的完整代码如下: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取Excel中书数据 df = pd.read_excel("output.xlsx...尤其对于数据分析这种开发需求来说,会用到很多第三方模块中的函数,在过去需要频繁查阅文档和搜索网络来了解具体的用法和参数设置,现在借助于大模型,可以很方便地得到示例代码,稍加调整就可以应用在代码中,大大节省了时间...当然在此过程也会发现,由于程序设计会牵涉到业务需求的细节和具体的数据格式,大模型并不是每次都能直接给出完美的代码。这种情况下,需要使用者针对问题进一步提问,或对给出的代码进行验证和调整。
你可能会问,销售额增加的原因是什么?销售额下降的原因又是什么?...你只需要把数据文件准备好,然后运行一遍代码,就能自动生成所需的瀑布图。 1. 读取数据 首先,我们导入所需的库,并从 Excel 文件中读取不同地区的销售额数据。...######### 处理数据 ############### # 计算销售额的变化 sale['销售变化'] = sale.iloc[:, 1] - sale.iloc[:, 0] # 把销售汇总作为第一行...小结 本文介绍了瀑布图的一个应用案例,并给出了详细的 Python 实现代码,在公众号后台发送「瀑布」两个字,可以获得本文的数据文件和完整代码。...最后再次重复一遍哈,在公众号后台发送「瀑布」两个字,可以获得本文的数据文件和完整代码。 ?
我们现在希望,对于给定的行数起始值与结束值(已知这个起始值与结束值对应的第一列数据,肯定是一个完整的时间循环),基于表格中后面带有数据的几列(也就是上图中紫色区域内的数据),绘制曲线图;并且由于这几列数据所表示的含义不同...明确了需求,即可开始撰写代码。本文所用代码如下。...on Wed May 15 10:34:17 2024 @author: fkxxgis """ import os import pandas as pd import matplotlib.pyplot...os用于处理文件路径,pandas用于读取和处理表格文件数据,matplotlib.pyplot用于绘制图表。 接下来,我们定义文件路径和索引范围。...运行上述代码,即可获得本文开头第二幅图所示的图片结果。 至此,大功告成。
catboost的基模型采用的是对称树,同时计算leaf-value方式和传统的boosting算法也不一样,传统的boosting算法计算的是平均数,而catboost在这方面做了优化采用了其他的算法...data 下图我们对所有特征做了一个统计,发现整个训练数据集一共有34列,除去标签列,整个数据集一共有33个特征,其中6个为布尔型特征,2个为浮点型特征,18个整型特征,还有8个对象型特征。...而在catboost中你根本不用费心干这些,你只需要告诉算法,哪些特征属于类别特征,它会自动帮你处理。...代码如下所示: categorical_features_indices = np.where(X_train.dtypes !...import matplotlib.pyplot as plt fea_ = model.feature_importances_ fea_name = model.feature_names_
本例子程序展示了长白山火山气体地球化学2002年观测数据中CO2和He两种气体元素深度的时间序列。...代码如下 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import datetime df = pd.read_csv('no09.csv...') t = df.iloc[0:200, 0] t = [datetime.datetime.strptime(i, '%Y/%m/%d') for i in t] co2 = [float(i) for...i in df.iloc[0:200,1]] he = [float(i) for i in df.iloc[0:200,2]] plt.subplot(211) plt.plot(t, co2, '
2.如何利用python中的sklearn快速的实现svm分类 在python的sklearn包中,有SVM的包,其中SVC是分类,SVR是回归,可以快速简单的上手,下面上code,并在注释中解释: import...pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm from sklearn.cross_validation...至于什么是KKT条件,请参照总结:常见算法工程师面试题目整理(二)中的回答。...也可以通过最大化αi的误差与αj的误差之差的绝对值去判断,但是计算量会变大,因为又做了一次全量数据循环。 当αi和αj有了之后再去对b进行修正: ? 即可。...这边的代码比较复杂,我就不贴了,百度上很多实现了的版本。
库所需的函数集 import matplotlib.pyplot as plt 0.2 绘图的模板,显示和保存 代码片段 # 绘图的通用格式 plt.plot(...) # 绘图结果的显示 plt.show...1.2 柱状图(Bar Chart) 代码片段 from random import seed from random import randint import matplotlib.pyplot as...1.3 直方图 代码片段 from numpy.random import seed from numpy.random import randn import matplotlib.pyplot as...1.4 盒箱图 代码片段 from numpy.random import seed from numpy.random import randn import matplotlib.pyplot as...1.5 散点图 代码片段 from numpy.random import seed from numpy.random import randn import matplotlib.pyplot as
之前一直没有用过python,最近做了一些数量级比较大的项目,觉得有必要熟悉一下python,正好用到了smote,网上也没有搜到,所以就当做一个小练手来做一下。...权重调整 常规的包括算法中的weight,weight matrix。 改变入参的权重比,比如boosting中的全量迭代方式、逻辑回归中的前置的权重设置。...再任选最临近的m个少类样本中的任意一点, ? 在这两点上任选一点,这点就是新增的数据样本。...这边的smote是封装好的,直接调用就行了,没有什么特别之处。...pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler from numpy import * import matplotlib.pyplot
作者 | Aakash 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 什么是分类问题? 对对象进行分类就是将其分配给特定的类别。...这本质上是一个分类问题是什么,即将输入数据从一组这样的类别,也称为类分配到预定义的类别。 机器学习中的分类问题示例包括:识别手写数字,区分垃圾邮件和非垃圾邮件或识别核中的不同蛋白质。...但是在此数据集中,所有文件夹中都可以使用所有(10)类数据。建议使用10折中的9折作为训练数据,其余的折作为测试数据。...torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader, random_split import librosa.display import matplotlib.pyplot...以下代码行使用python中的librosa包为每个类显示一个波形图。最初提取每个音频文件的路径并将其存储在字典中。
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