帮我修改一下代码import numpy as npimport mathimport pandas as pdx=np.array([123,68,76,161,52,77,226,350,202,341,260,155,120,163,221,133,45,106,50,125,83,66,131,242,127])x.sort()w=int(input("请输入等深分箱的宽度w:"))# 定义等区间bins = [60,70,80,90,100]# 对数据按区间分段,right=False代表区间左闭右开x_cuts = pd.cut(x,bins,right=False)# number数组即为每个区间的数据数量number=pd.value_counts(x_cuts)# 取所有区间中最大的数据数量rows = number.max()# 定义初始化等宽箱widthList = np.full([4,rows],0)size = x.size# 将要处理的数据x按照等宽分箱法分箱i=0for j in range(0,4): for a in range(0,number[j]): widthList[j][a]=x[i] i=i+1print(widthList)
时间: 2023-05-11 15:01:43 浏览: 68
以下是修改后的代码:
import numpy as np
import math
import pandas as pd
x = np.array([123,68,76,161,52,77,226,350,202,341,260,155,120,163,221,133,45,106,50,125,83,66,131,242,127])
x.sort()
w = int(input("请输入等深分箱的宽度w:"))
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import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv("taobao_data_matplolib.csv",encoding='gbk') data = np.array(df.成交量) labels = np.array(df.位置)画出柱状图
可以使用Matplotlib库中的`bar`函数来画出柱状图,具体实现如下:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv("taobao_data_matplolib.csv", encoding='gbk')
data = np.array(df.成交量)
labels = np.array(df.位置)
plt.bar(labels, data)
plt.show()
```
这样就可以画出成交量和位置之间的柱状图了。注意,如果位置的种类很多,柱状图可能会比较密集,可以考虑调整图形大小或者旋转x轴标签来更好地展示数据。
请帮我解释一下这段代码:import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import torch
这段代码是使用Python导入了几个常用的库:numpy、pandas、matplotlib和torch。
- `import numpy as np`:导入numpy库并将其命名为`np`,numpy是一个用于进行数值计算的库,提供了高效的数组操作和数学函数。
- `import pandas as pd`:导入pandas库并将其命名为`pd`,pandas是一个用于数据处理和分析的库,提供了高效的数据结构和数据操作方法。
- `import matplotlib.pyplot as plt`:导入matplotlib库中的pyplot模块,并将其命名为`plt`,matplotlib是一个用于绘制图形的库,pyplot模块提供了类似于MATLAB的绘图接口。
- `import torch`:导入torch库,torch是一个用于深度学习的库,提供了张量操作、自动求导和神经网络等功能。
通过导入这些库,可以在代码中使用对应的功能和函数,例如使用numpy进行数值计算,使用pandas处理和分析数据,使用matplotlib绘制图形,以及使用torch进行深度学习相关的操作。