帮我分析以下代码import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_csv('/data/bigfiles/de091ac1-1335-47b3-82ca-077ec40a6a55.csv') x = data['V1'] y = data['V2'] X = np.array(list(zip(x,y))) # print(X) m = 2 EPS = 1e-7 def distance(X, centroid): return np.sqrt(np.sum((X-centroid)**2, axis=1)) sampleNumber = X.shape[0] # 样本数 classes = 3 U = np.random.rand(sampleNumber, classes) sumU = 1 / np.sum(U,axis=1) U = np.multiply(U.T,sumU) #np.multiply()数组对应位置相乘 U = U.T print(U) U_old = np.zeros((sampleNumber, classes)) while np.max(np.abs(U-U_old))>EPS: centroids = [] for i in range(classes): centroid = np.dot(U[:, i]**m, X) / (np.sum(U[:, i]**m)) centroids.append(centroid) U_old = U.copy() U = np.zeros((sampleNumber, classes)) for i in range(classes): for k in range(classes): U[:, i] += (distance(X, centroids[i]) / distance(X, centroids[k])) ** (2 / (m - 1)) U = 1 / U print(U) Uc = np.argmax(U,axis=1) centroids = np.array(centroids) c_x = centroids[:,0] c_y = centroids[:,1] plt.rcParams['figure.figsize'] = (16,9) for i in range(len(Uc)): plt.scatter(x[i],y[i],c=('green' if Uc[i]==0 else 'blue' if Uc[i]==1 else 'magenta'),alpha=0.5) plt.scatter(c_x,c_y,marker='*',c='black') plt.savefig("/data/workspace/myshixun/task/img/T1.png") a=Image.open("/data/workspace/myshixun/task/img/T1.png")
时间: 2023-06-05 16:08:04 浏览: 86
这段代码先导入了numpy、pandas和matplotlib.pyplot三个库,然后使用pandas库中的read_csv函数读取了一个csv文件,将数据存储到了一个名为data的DataFrame对象中。接下来通过data['V1']和data['V2']分别获取了data对象中对应的两列数据,并将它们分别存储到名为x和y的Series对象中。最后,使用numpy库中的array函数将x和y合并为一个矩阵X,其中x和y各自构成X的一列。
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()
```
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。