for i, ax in enumerate(axes): sheet_name = excel.sheet_names[i] plt.subplot(8,1,i+1) plt.boxplot(df[sheet_name]["完播率"], labels=[sheet_name]) plt.set_title(sheet_name)

时间: 2024-04-11 07:29:08 浏览: 22
感谢您提供的绘图代码。根据您的代码,您希望绘制八个箱型图,每个图对应一个表格(sheet)中的"完播率"数据列。 您可以尝试使用以下代码来绘制这些箱型图: ```python import matplotlib.pyplot as plt fig, axes = plt.subplots(8, 1, figsize=(10, 20)) for i, ax in enumerate(axes): sheet_name = excel.sheet_names[i] ax.boxplot(df[sheet_name]["完播率"], labels=[sheet_name]) ax.set_title(sheet_name) plt.tight_layout() plt.show() ``` 这段代码将会创建一个包含8个子图的图形,每个子图对应一个表格(sheet)的箱型图。每个箱型图的x轴标签将使用对应的表格(sheet)名称。 请确保已经正确导入`matplotlib.pyplot`库,并根据您的需求对绘图进行调整。希望这能帮助到您!如果有任何问题,请随时提问。
相关问题

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D x_data = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0] y_data = [2.0, 4.0, 6.0, 8.0] fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') def forward(x): return x * w + b def loss(x, y): y_pred = forward(x) return (y_pred - y) * (y_pred - y) b_list = [] w_list = [] mse_list = [] for w in np.arange(0.0, 4.1, 0.1): loss_sum = 0 for b in np.arange(-2, 2, 0.1): print(f"w={w}, b={b}") for x_val, y_val in zip(x_data, y_data): y_pred_val = forward(x_val) loss_val = loss(x_val, y_val) loss_sum = loss_sum + loss_val print('/t', x_val, y_val, y_pred_val, loss_val) print('mse=', loss_sum/3) w_list.append(w) b_list.append(b) mse_list.append(loss_sum/3) ax.plot_surface(w_list, b_list, mse_list) ax.set_xlabel("w") ax.set_ylabel("b") ax.set_zlabel("Loss")哪里错了怎么改

在代码中有几个问题需要修改: 1. 在loss函数中,应该使用平均损失而不是总损失,因此需要将返回的值除以样本数量。 2. 在循环中,应该遍历所有的b值,而不是仅仅使用np.arange(-2, 2, 0.1)生成的一组值。 3. 在绘制图形时,应该使用meshgrid函数生成所有的(w, b)坐标对,并且使用flatten函数将坐标矩阵展平成一维数组。 下面是修改后的代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D x_data = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0] y_data = [2.0, 4.0, 6.0, 8.0] fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') def forward(x, w, b): return x * w + b def loss(x, y, w, b): y_pred = forward(x, w, b) return np.mean((y_pred - y) ** 2) w_list = np.arange(0.0, 4.1, 0.1) b_list = np.arange(-2.0, 2.1, 0.1) W, B = np.meshgrid(w_list, b_list) mse_list = np.empty_like(W) for i, w in enumerate(w_list): for j, b in enumerate(b_list): loss_sum = 0 for x_val, y_val in zip(x_data, y_data): y_pred_val = forward(x_val, w, b) loss_val = loss(x_val, y_val, w, b) loss_sum += loss_val mse_list[j, i] = loss_sum/len(x_data) ax.plot_surface(W, B, mse_list) ax.set_xlabel("w") ax.set_ylabel("b") ax.set_zlabel("Loss") plt.show() ``` 这个代码会绘制出一个3D图形,其中的x轴表示w,y轴表示b,z轴表示损失。

帮我改进一下 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_digits from sklearn import svm, metrics from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix from sklearn.naive_bayes import GaussianNB #使绘图支持中文字符 from matplotlib import rcParams rcParams['font.family'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # In[2]: digits = load_digits() data = digits.data print(data[0]) print(digits.images[0]) print(digits.target[0]) plt.imshow(digits.images[0]) plt.show() # In[3]: train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data, digits.target, test_size=0.3, random_state=82) print(train_x) gnb = GaussianNB() gnb.fit(train_x, train_y) print("训练集得分: %.4lf" % gnb.score(train_x, train_y)) print("测试集得分: %.4lf" % gnb.score(test_x, test_y)) print(gnb.predict(data)) plot_confusion_matrix(gnb, test_x, test_y) plt.show() # In[5]: ################################################################# fig = plt.figure(figsize=(6,13)) for i in range(40): y_pred = gnb.fit(train_x, train_y).predict([data[i]]) plt.subplot(8,5,i+1) plt.imshow(digits.images[i], interpolation='none') plt.title("%d---->%d"%(digits.target[i],y_pred)) plt.show()

以下是改进后的代码: ```python from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix from sklearn.naive_bayes import GaussianNB import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 使绘图支持中文字符 from matplotlib import rcParams rcParams['font.family'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 加载手写数字数据集 digits = load_digits() data = digits.data print(data[0]) print(digits.images[0]) print(digits.target[0]) plt.imshow(digits.images[0]) plt.show() # 划分训练集和测试集 train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data, digits.target, test_size=0.3, random_state=82) print(train_x) # 使用高斯朴素贝叶斯进行训练和预测 gnb = GaussianNB() gnb.fit(train_x, train_y) train_score = gnb.score(train_x, train_y) test_score = gnb.score(test_x, test_y) print("训练集得分: %.4lf" % train_score) print("测试集得分: %.4lf" % test_score) print(gnb.predict(data)) plot_confusion_matrix(gnb, test_x, test_y, display_labels=digits.target_names) plt.title("混淆矩阵") plt.colorbar(label="样本数量") plt.show() # 绘制数字和预测结果的子图 fig, axes = plt.subplots(8, 5, figsize=(6, 13)) for i, ax in enumerate(axes.flat): y_pred = gnb.predict([data[i]]) ax.imshow(digits.images[i], interpolation='none') ax.set_title("%d---->%d" % (digits.target[i], y_pred)) ax.axis('off') plt.tight_layout() plt.show() ``` 这里使用了高斯朴素贝叶斯分类器(`GaussianNB`),并计算了训练集得分和测试集得分。在绘制混淆矩阵时,使用了手写数字的类别标签作为显示标签。同时,在绘制数字和预测结果的子图时,添加了轴标签以提高可读性。 希望对你有所帮助!

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import torch import torchvision from torch.utils import data from torchvision import transforms from d2l import torch as d2l import matplotlib.pyplot as plt d2l.use_svg_display() #通过ToTensor实例将图像数据从PIL类型变换成32位浮点数格式 #并除以255使得所有像素的数值均在0-1之间 trans = transforms.ToTensor() mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST( root = r"E:\py\python\test\deep learning\data",train=True,transform=trans,download=True ) mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST( root = r"E:\py\python\test\deep learning\data",train=False,transform=trans,download=True ) print(len(mnist_train),len(mnist_test)) print(mnist_train[0][0].shape) def get_fashion_mnist_labels(labels): #@save """返回Fashion-MNIST数据集的文本标签""" text_labels = ['t-shirt','trouser','pullover','dress','coat', 'sandal','shirt','sneaker','bag','ankle boot'] return [text_labels[int(i)] for i in labels] def show_images(imgs,num_rows,num_cols,titles = None,scale=1.5): #@save """绘制图像列表""" figsize = (num_cols * scale,num_rows * scale) _,axes = d2l.plt.subplot(num_rows,num_cols,figsize=figsize) axes = axes.flatten() for i,(ax,img) in enumerate(zip(axes,imgs)): if torch.is_tensor(img): #图片张量 ax.imshow(img.numpy()) else: #PIL图片 ax.imshow(img) ax.axes.get_xaxis().set_visible(False) ax.axes.get_yaxis().set_visible(False) if titles: ax.set_title(titles[i]) return axes X,y = next(iter(data.DataLoader(mnist_train,batch_size=18))) show_images(X.reshape(18,28,28),2,9,titles=get_fashion_mnist_labels(y)); 这段代码运行不出来

# 导入库 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel('雷达图.xlsx') # 读取数据表 df = df.set_index('性能评价指标') # 将数据汇总的“性能评价指标”列设置为行索引 df = df.T # 转置数据表格 df.index.name = '品牌' # 将转置后的数据中行索引那一列的名称修改为“品牌” # 自定义一个函数用于制作雷达图 def plot_radar(data, feature): # 设置字体格式 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 指定各个品牌要显示的性能评价指标的名称 cols = ['动力性', '燃油经济性', '制动性', '操控稳定性', '行驶平顺性', '通过性', '安全性', '环保性'] # 为每个品牌设置图表中的显示颜色 colors = ['green', 'blue', 'red', 'yellow'] # 根据要显示的指标个数对圆形进行等分 angles = np.linspace(0.1 * np.pi, 2.1 * np.pi, len(cols), endpoint=False) # 连接刻度线数据 angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) fig = plt.figure(figsize=(8, 8)) # 设置显示图表的窗口大小 ax = fig.add_subplot(111, polar=True) # 设置图表在窗口中的显示位置,并设置坐标轴为极坐标体系 for i, c in enumerate(feature): stats = data.loc[c] # 获取品牌对应的指标数据 stats = np.concatenate((stats, [stats[0]])) # 连接品牌的指标数据 # 制作雷达图 ax.plot(angles, stats, '-', linewidth=6, c=colors[i], label='%s' % (c)) ax.fill(angles, stats, color=colors[i], alpha=0.25) # 为雷达图填充颜色 ax.legend() # 为雷达图添加图例 ax.set_yticklabels([]) # 隐藏坐标轴数据 ax.set_thetagrids(angles * 180 / np.pi, cols, fontsize=16) # 添加并设置数据标签 plt.show() # 显示制作的雷达图 return fig # 调用自定义函数制作雷达图 fig = plot_radar(df, ['A品牌']) # 查看单个品牌的性能评价指标 fig = plot_radar(df, ['A品牌', 'B品牌', 'C品牌', 'D品牌'])

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