pdData = pd.read_csv(path, header=None, names=['Exam 1', 'Exam 2', 'Admitted']) print(pdData.head(8)) print(pdData.shape)这段代码的作用

时间: 2024-01-28 12:05:40 浏览: 92
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逻辑回归模型Python代码

这段代码的作用是读取指定路径下的 CSV 文件，并将其存储在一个 Pandas DataFrame 中。CSV 文件包含三列数据，分别为两个考试的成绩和是否被录取，因此使用 names 参数指定了每一列的名称。代码中使用 head() 方法输出 DataFrame 的前 8 行数据，使用 shape 属性输出 DataFrame 的行数和列数。
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若要用path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\logisticRegression_1.txt' # 对样本1进行训练 data = pd.read_csv(path, header=None, names=['Exam 1', 'Exam 2', 'Admitted']) data.head() 实现代码读取，数据该是什么格式

根据上面的代码，该DataFrame有3列，分别为Exam 1、Exam 2和Admitted，其中Exam 1和Exam 2是输入特征，Admitted是二元分类问题中的标签（0或1）。head()方法显示了DataFrame中的前几行数据。

若要用path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\logisticRegression_1.txt' # 对样本1进行训练 data = pd.read_csv(path, header=None, names=['Exam 1', 'Exam 2', 'Admitted']) data.head() 实现代码读取，代码该是什么格式

data = pd.read_csv(path, header=None, names=['Exam 1', 'Exam 2', 'Admitted']) data.head() 这段代码使用了Pandas库中的read_csv()方法来读取指定路径下的文本文件，并将其存储在名为data的Pandas ...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.style.use('fivethirtyeight')#样式美化 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import classification_reportdata=pd.read_csv('ex2data.txt',names=['exam1','exam2','admitted']) data.head()data.describe()sns.set(context='notebook',style='darkgrid',palette=sns.color_palette("RdBu",2)) sns.lmplot('exam1','exam2',hue='admitted',data=data, size=6, fit_reg=False, scatter_kws={"s":50}) plt.show()NameError Traceback (most recent call last) Cell In[16], line 2 1 sns.set(context='notebook',style='darkgrid',palette=sns.color_palette("RdBu",2)) ----> 2 sns.lmplot('exam1','exam2',hue='admitted',datb=datb, 3 size=6, 4 fit_reg=False, 5 scatter_kws={"s":50}) 6 plt.show() --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[17], line 2 1 sns.set(context='notebook',style='darkgrid',palette=sns.color_palette("RdBu",2)) ----> 2 sns.lmplot('exam1','exam2',hue='admitted',data=data, 3 size=6, 4 fit_reg=False, 5 scatter_kws={"s":50}) 6 plt.show() TypeError: lmplot() got multiple values for argument 'data'怎么修改

data=pd.read_csv('ex2data.txt',names=['exam1','exam2','admitted']) data.head() data.describe() sns.set(context='notebook',style='darkgrid',palette=sns.color_palette("RdBu",2)) sns.lmplot('exam1','...

def extract_features(self): """Extracts features from the image""" """从图像中提取特征 """ if self.feature_type == 'sift': detector = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() elif self.feature_type == 'surf': detector = cv2.xfeatures2d.SURF_create() elif self.feature_type == 'orb': detector = cv2.ORB_create(nfeatures=1500) else: logging.error("Admitted feature types are SIFT, SURF or ORB") sys.exit(0)

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marks_df = pd.read_csv("marks.csv") 然后，需要将数据集拆分为特征和标签。在这种情况下，特征是两门入学考试的成绩，标签是是否被学校录取。 python X = marks_df[["exam1", "exam2"]] y = marks_df[...
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pos , neg = (y==1).reshape(100,1) , (y==0).reshape(100,1) #把y=1的样本点reshape成（100，1）的矩阵，y=0的样本点也reshape成（100，1)的矩阵 plt.scatter(X[pos[:,0],0],X[pos[:,0],1],c="r",marker="+") plt.scatter(X[neg[:,0],0],X[neg[:,0],1],marker="o",s=10) plt.xlabel("Exam 1 score") plt.ylabel("Exam 2 score") plt.legend(["Admitted","Not admitted"],loc=0)

这段代码是用来进行数据可视化的，主要是将数据集中的两种类别（y=1和y=0）分别用不同的符号和颜色标注在散点图上。其中，红色加号代表y=1，表示考生被录取，黑色圆圈代表y=0，表示考生未被录取。plt.scatter函数...

分析以下代码并给出注释function plotDecisionBoundary(theta, X, y) % Plot Data plotData(X(:,2:3), y);%绘制样本点 hold on if size(X, 2) <= 3%输入数据为2维 % Only need 2 points to define a line, so choose two endpoints plot_x = [min(X(:,2))-2, max(X(:,2))+2]; % Calculate the decision boundary line plot_y = (-1./theta(3)).*(theta(2).*plot_x + theta(1)); % Plot, and adjust axes for better viewing plot(plot_x, plot_y) % Legend, specific for the exercise legend('Admitted', 'Not admitted', 'Decision Boundary') axis([30, 100, 30, 100]) else % Here is the grid range u = linspace(-1, 1.5, 50); v = linspace(-1, 1.5, 50); z = zeros(length(u), length(v)); % Evaluate z = theta*x over the grid for i = 1:length(u) for j = 1:length(v) z(i,j) = mapFeature(u(i), v(j))*theta; end end z = z'; % important to transpose z before calling contour % Plot z = 0 % Notice you need to specify the range [0, 0] contour(u, v, z, [0, 0], 'LineWidth', 2) end hold off end

plot_y = (-1./theta(3)).*(theta(2).*plot_x + theta(1)); % 绘制直线，并调整坐标轴以便更好的观察 plot(plot_x, plot_y) % 指定图例，用于本练习 legend('Admitted', 'Not admitted', 'Decision Boundary') ...

plt.legend([Admitted,Not admitted],loc=0)

这行代码使用 matplotlib 库中的 legend 函数来创建...在这个例子中，Admitted 和 Not admitted 是两个不同的图形对象，它们分别代表被录取和未被录取的学生。loc=0 参数指定图例的位置为默认值，即自动选择最佳位置。

plt.scatter(X[pos[:,0],1],X[pos[:,0],2],c="r",marker="+",label="Admitted")

### 回答1： 这行代码是用来画散点图的，其中： - X 是数据集，假设它有两个特征，即 X[:,1] 和 X[:,2]。 - pos 是一个布尔型的数组，用于选出正类（即标签为1）的样本，pos[:,0] 表示选出第一列为 True 的行。 - X...

plt.scatter(X[neg[:,0],1],X[neg[:,0],2],c="b",marker="x",label="Not admitted")

这段代码使用 matplotlib 库中的 scatter 函数绘制散点图，其中 X 是数据集，neg 是一个布尔型数组，用于选择不被录取的学生的数据，[:,0] 表示选择所有行的第一列，即索引为 0 的特征值。然后，使用 c 参数指定点的...

plt.legend(["Admitted","Not admitted"],loc=0)

这行代码是用来给图表添加图例的，其中["Admitted","Not admitted"]是一个包含两个字符串元素的列表，分别对应着图表中两种情况的标签，loc=0表示将图例放置在最佳位置。具体来说，matplotlib库中的legend()函数用于...

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data = pd.read_csv("marks.csv") 2. 对数据集进行特征工程处理。将数据集分为两部分，一部分是输入特征 X，包括数学成绩和物理成绩，另一部分是输出结果 y，表示是否被录取。同时需要进行数据归一化处理，以...
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