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。
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。
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
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
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。
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。
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。 ?
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_
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。
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
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。
学习林骥老师的数据可视化的每种图表时,原来代码略微修改,使其适用于自己工作业务中的数据可视化。...林骥老师将数据可视化分析源代码分享在他的GitHub空间https://github.com/linjiwx/mp 首先介绍哑铃图: 哑铃图,是指用一条横线连接两个点、看起来有点像哑铃的图,主要是用来强调从一个点到另一个点的变化...104.13 98.85 许昌 97.36 101.87 漯河 97.02 98.4 南阳 90.04 92.36 商丘 98.02 97.48 驻马店 90.95 92.66 三门峡 96.61 96.57 代码如下...: # 导入所需的库 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as...i, (txt1, txt2,change) in enumerate(zip(df.iloc[:, 1], df.iloc[:, 2],df.iloc[:, 3])): color
学习林骥老师的数据可视化的每种图表时,原来代码略微修改,使其适用于自己工作业务中的数据可视化。...林骥老师将数据可视化分析源代码分享在他的GitHub空间https://github.com/linjiwx/mp 斜率图,可以快速展现两组数据之间各维度的变化,特别适合用于对比两个时间点的数据。...54.11512468 65.71172221 1.205715451 2018 56.83333333 125.75 19.125 65.45833333 30.29166667 0.92375 代码如下...: # 导入所需的库 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as...(1.06, df.iloc[1, i], '{:.2f}'.format(df.iloc[1, i]), ha='left', va='center', color=color, fontsize=16
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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