将杂色鸢尾花和维吉利亚鸢尾花的花瓣长度分别进行等宽离散化为5个区间,分别统计两种花的花瓣长度的离散值相同的数量在本类花的占比,并分别用饼状图展示离散化的区间占比
时间: 2024-02-25 08:57:37 浏览: 25
好的,我可以为您提供一个解决方案。
首先,我们需要加载数据集。这里我使用sklearn库中的iris数据集来演示。你可以根据你的数据集来进行更改。
```python
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
data = load_iris()
df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)
df['target'] = data.target
df = df[df['target'] != 0] # 只使用后两类鸢尾花
df = df.drop(['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'target'], axis=1) # 只使用花瓣长度
```
接下来,我们使用pandas中的cut函数将花瓣长度按照等宽离散化分为5个区间,并统计花的数量。
```python
df['discretized'] = pd.cut(df['petal length (cm)'], bins=5)
grouped = df.groupby('discretized')
count = grouped.size()
```
然后,我们将两种花的离散化后的花瓣长度的数量进行比较,并计算相同离散值数量在本类花的占比。
```python
iris_setosa_count = count[:5].sum()
iris_versicolor_count = count[5:].sum()
same_count = 0
for i in range(5):
if count[i] != 0 and count[i + 5] != 0:
same_count += min(count[i], count[i + 5])
setosa_same_ratio = same_count / iris_setosa_count
versicolor_same_ratio = same_count / iris_versicolor_count
```
最后,我们使用matplotlib库来绘制饼状图。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
labels = ['Setosa Same', 'Setosa Different', 'Versicolor Same', 'Versicolor Different']
setosa_sizes = [same_count, iris_setosa_count - same_count, 0, 0]
versicolor_sizes = [0, 0, same_count, iris_versicolor_count - same_count]
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
ax[0].pie(setosa_sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
ax[0].set_title('Iris Setosa')
ax[1].pie(versicolor_sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
ax[1].set_title('Iris Versicolor')
plt.show()
```
这样,我们就可以得到两个饼状图,分别表示杂色鸢尾花和维吉利亚鸢尾花的离散化后花瓣长度的占比情况。
需要注意的是,由于数据集不同,得到的结果也会不同。但是,以上的代码可以作为一个示例来进行参考。