import pandas as pd import warnings import sklearn.datasets import sklearn.linear_model import matplotlib import matplotlib.font_manager as fm import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns data = pd.read_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\data.xlsx') print(data.info()) fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) sns.heatmap(data.corr(), cmap="YlGnBu", annot=True) plt.title('相关性分析热力图') plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.show() y = data['y'] X = data.drop(['y'], axis=1) print('************************输出新的特征集数据***************************') print(X.head()) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) def relu(x): output=np.maximum(0, X) return output def relu_back_propagation(derror_wrt_output,X): derror_wrt_dinputs = np.array(derror_wrt_output, copy=True) derror_wrt_dinputs[x <= 0] = 0 return derror_wrt_dinputs def activated(activation_choose,X): if activation_choose == 'relu': return relu(X) def activated_back_propagation(activation_choose, derror_wrt_output, output): if activation_choose == 'relu': return relu_back_propagation(derror_wrt_output, output)
时间: 2023-10-21 15:55:38 浏览: 39
这段代码看起来是用于数据分析和机器学习的,以下是代码的主要功能:
1. 导入必要的包和数据文件(data.xlsx);
2. 读取数据文件并输出数据信息(data.info());
3. 绘制数据的相关性热力图(sns.heatmap());
4. 将特征集和标签分别赋值给X和y;
5. 利用train_test_split()函数将数据集划分为训练集和测试集;
6. 定义了一个名为relu()的函数,这个函数实现了ReLU激活函数的功能;
7. 定义了一个名为relu_back_propagation()的函数,这个函数实现了ReLU激活函数的反向传播功能;
8. 定义了一个名为activated()的函数,这个函数根据传入的激活函数名称,对输入的数据进行激活操作(在这里,激活函数是ReLU);
9. 定义了一个名为activated_back_propagation()的函数,这个函数根据传入的激活函数名称、误差信号和输出值,对误差信号进行反向传播操作(在这里,激活函数是ReLU)。
相关问题
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt
这三个库都是Python中常用的数据分析和可视化库。其中,NumPy是Python中用于科学计算的基础库,提供了高性能的多维数组和矩阵计算功能。Pandas是基于NumPy的一个数据处理库,提供了高效的数据结构和数据分析工具。Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一,提供了各种绘图工具和图表类型,可以用于生成各种静态和动态的图表。
以下是一个简单的例子,展示如何使用这三个库绘制一个柱状图:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建数据
bar_positions = [1, 2, 3, 4]
bar_heights = [1, 2, 3, 4]
# 绘制柱状图
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(np.arange(len(bar_positions)), bar_heights)
# 设置x轴标签
ax.set_xticks(np.arange(len(bar_positions)))
ax.set_xticklabels(bar_positions)
# 设置y轴标签
ax.set_ylabel('Bar Heights')
# 设置图表标题
ax.set_title('A Simple Bar Chart')
# 显示图表
plt.show()
```
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn import tree
以下是使用import语句导入pandas、numpy、matplotlib.pyplot、seaborn和sklearn.tree的示例代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn import tree
```
- pandas是一个数据处理库,用于读取、处理和分析数据。
- numpy是一个数学库,用于处理数组和矩阵等数学运算。
- matplotlib.pyplot是一个绘图库,用于绘制各种类型的图表。
- seaborn是一个基于matplotlib的数据可视化库,提供了更高级别的界面和更多的图表类型。
- sklearn.tree是scikit-learn库中的一个模块,用于实现决策树算法。