plt.plot(x, y) xticks = ['{}:00'.format(i) for i in range(10, 22)] plt.xticks(x[::10], xticks, rotation=75)

时间: 2024-04-25 20:24:52 浏览: 86
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基于matplotlib xticks用法详解

这段代码的作用是在一个坐标系中绘制折线图。plt.plot(x, y)用于绘制折线图，其中x和y分别是横坐标和纵坐标的数据。plt.xticks(x\[::10\], xticks, rotation=75)用于设置横坐标的刻度值和标签，其中x\[::10\]表示每隔10个数据取一个值作为刻度，xticks是刻度的标签，rotation=75表示将标签旋转75度显示。这样可以在横坐标上显示时间标签，每隔10个数据显示一个时间点，并将标签旋转以适应较长的标签。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [plt.xticks()的用法](https://blog.csdn.net/komorebi123_/article/details/124083511)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [plt.plot()的使用](https://blog.csdn.net/qq_42947290/article/details/123876248)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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python入门&实用方法.pdf

for i in range(cm.shape[0]): for j in range(cm.shape[1]): plt.text(j, i, format(cm[i, j], fmt), horizontalalignment="center", color="white" if cm[i, j] > thresh else "black") plt.tight_layout...

优化代码 plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100) plt.plot(y_test, "ko-", lw=1.5, label="Test True Val") plt.plot(y_pre, "r*-", lw=1.8, label="Predicted Val") # 构造x轴刻度标签 x1 = range(2003,2021) x1_ticks_label = ["{}年".format(i) for i in x1] # 修改x,y轴坐标的刻度显示 plt.xticks(x1[::1], x1_ticks_label[::1]) plt.xlabel("Test samples numbers", fontdict={"fontsize": 12}) plt.ylabel("Predicted samples values", fontdict={"fontsize": 12}) mse = np.mean(ret) accuracy = score * 100 plt.title(f"The predicted values of test samples in LinearRegression\nMSE = {mse:.2f}, " f"Accuracy = {accuracy:.2f}%") plt.grid(ls=":") plt.legend(frameon=False) plt.show()

x1_ticks_label = ["{}年".format(i) for i in x1] # 修改x轴和y轴的刻度显示 plt.xticks(x1[::1], x1_ticks_label[::1]) plt.xlabel("Test samples numbers", fontdict={"fontsize": 12}) plt.ylabel(...

import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np def factorial(x): result=1 for i in range(1,x+1): result*=i return result sns.set_theme(style="ticks") x=np.array(range(50)) y=np.array([1]*len(x)) y2=np.log2(x) y3=x y4=x*np.log2(x) y5=x**2 y6=x**3 y7=np.power(2,x) y8=np.array(map(factorial,x)) sns.lineplot(x=x,y=y,label='f(n)=1')#折线图 sns.lineplot(x=x,y=y2,label='f(n)=logn') sns.lineplot(x=x,y=y3,label='f(n)=n') sns.lineplot(x=x,y=y4,label='f(n)=nlogn') sns.lineplot(x=x,y=y5,label='f(n)=n^2') sns.lineplot(x=x,y=y6,label='f(n)=n^3') sns.lineplot(x=x,y=y7,label='f(n)=2^n') sns.lineplot(x=x,y=y8,label='f(n)=n!') plt.ylim((0,1500)) plt.savefig("func_plot.pdf", format="pdf", bbox_inches="tight") plt.show() 这段代码哪里出错了？

for i in range(1, x+1): result *= i return result y8 = np.array(list(map(factorial, x))) 3. 函数调用存在问题。 在使用np.power()函数计算2的x次方时，应该将第一个参数设置为2，而不是x。因此，...

baseZ = np.average((amplitudes[indexP]+amplitudes[indexZ])/2) print('baseZ = {}'.format(baseZ)) amplitudes = np.array(amplitudes) amplitudes = amplitudes - baseZ index = np.where(ttlins==0)[0] # print("index",index) # print("indexP",indexP) # print("indexZ",np.where( marks=='Z')) if isplot==1: plt.figure(figsize=(20,20)) for i in range(0,scanTimes.shape[0]): plt.subplot(len(times),1,i+1) plt.plot(timestamps,amplitudes,'k') plt.plot(timestamps[index].tolist(),amplitudes[index].tolist(),'b') plt.plot(timestamps[indexP].tolist(),amplitudes[indexP].tolist(),'go') plt.plot(timestamps[indexZ].tolist(),amplitudes[indexZ].tolist(),'yo') amplitudesA=np.zeros(scanTimes.shape) for j in range(0,scanTimes.shape[1]): distance = abs(scanTimes[i,j]-timestamps) index0 = [np.argmin(distance)] amplitudesA[i,j] = amplitudes[index0[0]] plt.plot(scanTimes[i,:],amplitudesA[i,:],'r.') plt.show() return amplitudesA 这段代码跟在我给你发的上一个代码后面，请帮我解释一下它们一起是什么意思

这段代码实现了一个函数，该函数接受三个参数：ttlins，marks和scanTimes。ttlins是一个1D的数组，用于记录时间戳，marks是一个1D的字符串数组，用于标记时间戳的类型，scanTimes是一个2D的数组，记录了一些时间戳。...

import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] plt.rcParams['font.serif'] = ['KaiTi'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 以时间段作为x轴，同一时间段出现的次数和作为y轴，作曲线图 x = [] for i in range(24): x.append('{:02d}:00'.format(i)) # 绘图 plt.plot(x, work_day_time, label='工作日') # x,y轴标签 plt.xlabel('时间') plt.ylabel('次数') # 标题 plt.title('工作日消费曲线图') # x轴倾斜60度 plt.xticks(rotation=60) # 显示label plt.legend() # 加网格 plt.grid()优化代码

x = ['{:02d}:00'.format(i) for i in range(24)] # 绘制工作日消费曲线图 plt.plot(x, work_day_time, label='工作日') # 设置x,y轴标签 plt.xlabel('时间') plt.ylabel('次数') # 设置标题 plt.title('工作日...

select_sqli = "SELECT time,sum(xiaoliang) FROM sheji.sale where type_c='两厢车' group by time ;" cur.execute(select_sqli) data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time', 'xiaoliang']) for col in data.columns: for i in range(1, len(data)): if data.loc[i, col]=="--": data.loc[i, col] = data.loc[i-1, col] data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m') data['xiaoliang'] = data['xiaoliang'].astype(int) data = data.set_index('time') #data = data.sort_index() print(data) model = sm.tsa.ExponentialSmoothing(data, trend='add', seasonal='add', seasonal_periods=12).fit() forecast = model.forecast(12) plt.figure(figsize=(9.42,5.62)) plt.plot(data, label='Original Data') plt.plot(forecast, label='Forecasted Data') plt.xlabel('日期', fontproperties=font,fontsize=16) # 设置x轴标签字体 plt.ylabel('销量', fontproperties=font,fontsize=16) # 设置y轴标签字体 plt.title('销量变化', fontproperties=font,fontsize=16) # 设置标题字体 plt.xticks(fontproperties=font, fontsize=14) plt.yticks(fontproperties=font, fontsize=14) plt.savefig('total.png',dpi=300)为什么画出的图预测的是过去的时间，请修改

for i in range(1, len(data)): if data.loc[i, col] == "--": data.loc[i, col] = data.loc[i-1, col] # 转换时间序列数据 data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m') data['xiaoliang'] = ...

def getBreathingCurve(vxpPath,scanTimes,isplot=0): #读取vxp文档的信息 with open(vxpPath, 'rb') as f: num = 0 amplitudes=[] phases=[] timestamps=[] ttlins=[] marks=[] for line in f: num += 1 if num>=11: line = line.strip() line = str(line, encoding = "utf8") #print(line) line = line.split(',') amplitudes.append(float(line[0])) phases.append(line[1]) time = line[2] if len(time)<4: ms = int(time) s = 0 else: ms = int(time[len(time)-3:]) s = int(time[0:len(time)-3]) timestamps.append(s+ms/1000) # unit [s] ttlins.append(int(line[4])) marks.append(line[5]) amplitudes = np.array(amplitudes) timestamps = np.array(timestamps) ttlins = np.array(ttlins) marks = np.array(marks) indexP = np.where( marks=='P')[0] indexZ = np.where( marks=='Z')[0] if len(indexP)>len(indexZ): indexP=indexP[0:len(indexZ)] else: indexZ=indexP[0:len(indexP)] #print(amplitudes[indexP].tolist()) # 计算base line,使振幅均值为0 baseZ = np.average((amplitudes[indexP]+amplitudes[indexZ])/2) print('baseZ = {}'.format(baseZ)) amplitudes = np.array(amplitudes) amplitudes = amplitudes - baseZ if isplot==1: plt.figure(figsize=(20,5)) plt.plot(timestamps,amplitudes,'k') index = np.where( ttlins==0)[0] if isplot==1: plt.plot(timestamps[index].tolist(),amplitudes[index].tolist(),'b') plt.plot(timestamps[indexP].tolist(),amplitudes[indexP].tolist(),'go') plt.plot(timestamps[indexZ].tolist(),amplitudes[indexZ].tolist(),'yo') amplitudesA=np.zeros(scanTimes.shape) for i in range(0,scanTimes.shape[0]): for j in range(0,scanTimes.shape[1]): distance = abs(scanTimes[i,j]-timestamps) index = [np.argmin(distance)] amplitudesA[i,j] = amplitudes[index[0]] #timestamps1.append(timestamps[index[0]]) #amplitudes=amplitudes1 #timestamps=timestamps1 if isplot==1: plt.plot(scanTimes[i,:],amplitudesA[i,:],'r.') if isplot==1: plt.show() return amplitudesA

这是一个Python函数，用于读取vxp文档中的信息，并计算出相应的呼吸曲线。函数接受三个参数：vxpPath（vxp文档的路径），scanTimes（扫描时间）和isplot（是否绘制呼吸曲线图）。函数首先打开vxp文档，读取其中的...

import math import matplotlib.pyplot as plt b = '' for x in range(1,100): b.append(math.sin(x/100.*3.1415926*2)) plt.plot(b) plt.show() plt.savefig('sin.png',dpi=72,format='png')有几处错误

这段代码有三处错误： 1. 在第一行的 import 语句中，应该使用逗号...for x in range(1,100): b.append(math.sin(x/100.*3.1415926*2)) plt.plot(b) plt.show() plt.savefig('sin.png',dpi=72,format='png')

1r_11 = LogisticRegression (C=C, solver=' liblinear' penalty="11", max_iter=5000). fit (x_ train, y_train) print ("Training accuracy of 11 logree with C=(:. 3r]: (:.2f]". format ( C, 1r_11. score (X_train, y_train))) print ("Test accuracy of 11 logreg with C=(:.3f]: (:. 2f)". format ( C, Ir_11. score (X_test, y_test))) plt. plot (lr_11. coef_. T, marker, label="C=(: 3f]". format (C)) plt. sticks (range (cancer. data. shape[1]), cancer. feature_names, rotation=90) xlims = plt. xlim( pit. hlines (0, xlims[0], xlims[1]) plt. xlim (xlims) plt. label ("Feature") plt. ylabel ("Coefficient magnitude") pit. ylim(-5, 5) plt. legend (10c=3)修改代码

plt.xticks(range(cancer.data.shape[1]), cancer.feature_names, rotation=90) xlims = plt.xlim() plt.hlines(0, xlims[0], xlims[1]) plt.xlim(xlims) plt.xlabel("Feature") plt.ylabel("Coefficient magnitude...

data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m') data['xiaoliang'] = data['xiaoliang'].astype(int) data = data.set_index('time') data = data.sort_index() print(data) model = sm.tsa.ExponentialSmoothing(data, trend='add', seasonal='add', seasonal_periods=12).fit() forecast = model.forecast(12) idx = pd.date_range(start=data.index[-1], periods=12, freq='M') forecast.index = idxplt.figure(figsize=(9.62,8.62)) plt.plot(data, label='Original Data') plt.plot(forecast, label='Forecasted Data') plt.xlabel('日期', fontproperties=font,fontsize=16) # 设置x轴标签字体 plt.ylabel('销量', fontproperties=font,fontsize=16) # 设置y轴标签字体 plt.title('销量变化', fontproperties=font,fontsize=16) # 设置标题字体 plt.xticks(fontproperties=font, fontsize=14) plt.yticks(fontproperties=font, fontsize=14) plt.savefig('extract.png',dpi=300)请将这段代码改成使用最小二乘法的线性模型

data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m') data['xiaoliang'] = data['xiaoliang'].astype(int) data = data.set_index('time') data = data.sort_index() # 定义模型函数 def linear_func...

解读：#11_5用折线图绘制正弦和余弦曲线，以及其它显示汉字方法。 import numpy as np import matplotlib . pyplot as plt import matplotlib . fontmanagerasm #使用关键参数 fname 导入字体文件（华文楷体） myfont = fm . FontProperties ( fname = r ' C :\ Windows \ Fonts \ STKAITI . ttf ') x = np . arange (0.0,2.0* np . pi +0.01,0.01) yl = np . sin ( x ) y2= np . cos ( x ) plt . plot ( x , yl , label ='正弦') plt . plot ( x ,y2, label ='余弦') #在0-360度范围，每隔30度设置1个刻度；设置相应的字符串刻度 xt = np . arange (0.0,2.0* np . pi + np . pi /12, np . pi /6) xts =['(｝度'. format ( i ) for i in range (0,390,30)] # fontproperties 表示所用字体， rotation 表示刻度标识旋转角度（45度） plt . xticks ( xt , xts , fontproperties - myfont , rotation =45) plt . xlabel (' x ﹣变量', fontproperties = myfont , fontsize =18) plt . ylabel (' y ﹣正弦余弦函数值', fontproperties =' simsun ', fontsize =18)#宋体 plt . title (' sin - cos 函数图像', fontproperties =' STLITI ', fontsize =24)＃隶书 plt . legend ( prop - myfont ) ＃图例选择字体用 prop 关键字 plt . gridO plt . tight _ layout ) plt . show (0 ＃自变量取值要密，才能成曲线＃计算正弦函数值 ＃紧凑布局，能完整显示图形

然后，通过 arange 函数设置 x 轴的刻度范围和相应的字符串刻度，并使用 format 函数生成刻度字符串。接下来，使用 xticks 函数将刻度值和字符串刻度代替数值刻度，并设置刻度字体和旋转角度。通过 xlabel 和 ylabel...

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 构造随机森林模型 model = RandomForestClassifier(n_estimators=5, max_depth=5, random_state=42) for i in range(model.n_estimators): model.fit(X_train, y_train) # 训练模型 fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, figsize=(8, 8), dpi=300) plot_tree(model.estimators_[i], filled=True) # plt.savefig(r'D:\pythonProject1\picture/picture_{}.png'.format(i), format='png') #保存图片 plt.show() # 在测试集上评估模型的性能 y_pred = model.predict(X_test)

这段代码使用sklearn库中的train_test_split函数将数据集X和标签y划分为训练集和测试集，其中测试集的大小是原始数据集的20%。然后，使用sklearn库中的RandomForestClassifier类构造一个随机森林模型，并使用循环...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成sin函数数据 x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.1) y = np.sin(x) # 可视化sin函数 plt.plot(x, y) plt.show() from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, SimpleRNN # 准备数据 dataX, dataY = [], [] for i in range(len(y)-1): dataX.append(y[i:i+1]) dataY.append(y[i+1]) dataX = np.array(dataX) dataY = np.array(dataY) # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(dataY) * 0.7) test_size = len(dataY) - train_size trainX, testX = np.array(dataX[0:train_size]), np.array(dataX[train_size:len(dataX)]) trainY, testY = np.array(dataY[0:train_size]), np.array(dataY[train_size:len(dataY)]) # 调整输入数据的形状 trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1])) testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1])) # 定义模型结构 model = Sequential() model.add(SimpleRNN(units=10, input_shape=(1, 1))) model.add(Dense(units=1)) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练模型 history = model.fit(trainX, trainY, epochs=1000, validation_data=(testX, testY)) # 可视化损失函数 plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model Loss') plt.ylabel('Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper right') plt.show()梯度可视化

for i in range(len(grads)): plt.subplot(1, len(grads), i+1) plt.imshow(grads[i], cmap='coolwarm') plt.colorbar() plt.title('Layer {} Gradient'.format(i+1)) plt.show() 这将显示每个可训练层的...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df=pd.read_csv('C:\\Users\ASUS\Desktop\AI\实训\汽车销量数据new.csv',sep=',',header=0) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(10,4)) ax1=plt.subplot(121) ax1.scatter(df['price'],df['quantity'],c='b') df=(df-df.min())/(df.max()-df.min()) df.to_csv('quantity.txt',sep='\t',index=False) train_data=df.sample(frac=0.8,replace=False) test_data=df.drop(train_data.index) x_train=train_data['price'].values.reshape(-1, 1) y_train=train_data['quantity'].values x_test=test_data['price'].values.reshape(-1, 1) y_test=test_data['quantity'].values from sklearn.linear_model import LinearRegression import joblib #model=SGDRegressor(max_iter=500,learning_rate='constant',eta0=0.01) model = LinearRegression() #训练模型 model.fit(x_train,y_train) #输出训练结果 pre_score=model.score(x_train,y_train) print('训练集准确性得分=',pre_score) print('coef=',model.coef_,'intercept=',model.intercept_) #保存训练后的模型 joblib.dump(model,'LinearRegression.model') ax2=plt.subplot(122) ax2.scatter(x_train,y_train,label='测试集') ax2.plot(x_train,model.predict(x_train),color='blue') ax2.set_xlabel('工龄') ax2.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper left') model=joblib.load('LinearRegression.model') y_pred=model.predict(x_test)#得到预测值 print('测试集准确性得分=%.5f'%model.score(x_test,y_test)) #计算测试集的损失（用均方差） MSE=np.mean((y_test - y_pred)**2) print('损失MSE={:.5f}'.format(MSE)) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(10,4)) ax1=plt.subplot(121) plt.scatter(x_test,y_test,label='测试集') plt.plot(x_test,y_pred,'r',label='预测回归线') ax1.set_xlabel('工龄') ax1.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper left') ax2=plt.subplot(122) x=range(0,len(y_test)) plt.plot(x,y_test,'g',label='真实值') plt.plot(x,y_pred,'r',label='预测值') ax2.set_xlabel('样本序号') ax2.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper right') plt.show()怎么预测价格为15万时的销量

要预测价格为15万时的销量，可以使用训练好的线性回归模型进行预测。首先需要将15万的价格转换为模型可接受的输入格式，即将其转换为一个形状为(1,1)的二维数组： python price = np.array([[15]]) ...

解释代码 def plot_confusion_matrix(cm, target_names, title='Confusion matrix', cmap=None, normalize=True): accuracy = np.trace(cm) / float(np.sum(cm)) misclass = 1 - accuracy if cmap is None: cmap = plt.get_cmap('Blues') plt.figure(figsize=(12, 12)) plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap) plt.title(title) plt.colorbar() if target_names is not None: tick_marks = np.arange(len(target_names)) plt.xticks(tick_marks, target_names, rotation=45) plt.yticks(tick_marks, target_names) if normalize: cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis] thresh = cm.max() / 1.5 if normalize else cm.max() / 2 for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])): if normalize: plt.text(j, i, "{:0.4f}".format(cm[i, j]), horizontalalignment="center", color="white" if cm[i, j] > thresh else "black") else: plt.text(j, i, "{:,}".format(cm[i, j]), horizontalalignment="center", color="white" if cm[i, j] > thresh else "black") plt.tight_layout() plt.ylabel('True label') plt.xlabel('Predicted label\naccuracy={:0.4f}; misclass={:0.4f}'.format( accuracy, misclass)) plt.savefig('confusion_matrix_ROS.png', dpi=800) plt.show()

这段代码定义了一个绘制混淆矩阵的函数。混淆矩阵是一种可以显示分类器性能的矩阵，其中每个单元格表示预测的类别与实际类别之间的关系。 该函数使用了以下参数： - cm：混淆矩阵数据 - target_names：类别的名称...

from sympy import * from math import * import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签 from sympy import * # 用于求导积分等科学计算 # 对数函数图像 def fun_format(): plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.xlim((0,10)) plt.ylim((-10,10)) plt.tight_layout() x,y = symbols('x y') # 引入x y变量 expr = log2(x)# 计算表达式 x_value = [] # 用于保存x值 y_value = [] # 用于保存y值 y_value_dif = [] # 用于保存一阶导数值 expr_dif = diff(expr,x,1) for i in np.arange(0.1,10,0.1): x_value.append(i) y_value.append(expr.subs('x',i)) # 将i值代入表达式 y_value_dif.append(expr_dif.subs('x',i)) # 将i值代入一阶求导表达式 fig=plt.figure() ax1=fig.add_subplot(2,1,1) # plt.title('f(x)='+str(expr)) fun_format() ax1.plot(x_value,y_value) # 画原函数图 ax2=fig.add_subplot(2,2,3) plt.title('f(x)_dot='+str(expr_dif)) fun_format() ax2.plot(x_value,y_value_dif) # 画一阶导数图

具体来说，代码中的log2(x)表示以2为底的对数函数，diff(expr,x,1)表示对expr进行一阶求导，expr.subs('x',i)表示将i值代入表达式中计算得到函数值。 代码中的注释已经解释了每一步的作用，你可以尝试...

model = RandomForestClassifier(n_estimators=10, max_depth=5, random_state=42) for i in range(model.n_estimators): model.fit(X_train, y_train) fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, figsize=(4, 4), dpi=300) plot_tree(model.estimators_[i], filled=True) plt.savefig(r'picture/picture_{}.png'.format(i), plot_tree(i)) plt.show()是否有问题？

for i, estimator in enumerate(model.estimators_): fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, figsize=(4, 4), dpi=300) plot_tree(estimator, filled=True) plt.savefig(r'picture/picture_{}.png'.format...

from sympy import * from math import * import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sympy import * # 用于求导积分等科学计算 # 一元一次函数图像 def fun_format(): plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.xlim((-10,10)) plt.ylim((-20,20)) plt.tight_layout() x,y = symbols('x y') # 引入x y变量 expr = log(x)# 计算表达式 x_value = [] # 用于保存x值 y_value = [] # 用于保存y值 y_value_dif = [] # 用于保存一阶导数值 expr_dif = diff(expr,x,1) for i in np.arange(-10,10,0.1): x_value.append(i) y_value.append(expr.subs('x',i)) # 将i值代入表达式 y_value_dif.append(expr_dif.subs('x',i)) # 将i值代入一阶求导表达式 fig=plt.figure() ax1=fig.add_subplot(2,1,1) # plt.title('f(x)='+str(expr)) fun_format() ax1.plot(x_value,y_value) # 画原函数图 ax2=fig.add_subplot(2,2,3) plt.title('f(x)_dot='+str(expr_dif)) fun_format() ax2.plot(x_value,y_value_dif) # 画一阶导数图

- 计算了 x 和 y 的值，存储在 x_value 和 y_value 两个列表中。这里使用了 sympy 库中的 subs() 函数将 x 的值代入表达式中计算 y 的值。 - 计算了对数函数的一阶导数表达式 expr_dif = diff(expr,x,1)。 -...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_csv('D:/pythonProject/venv/BostonHousing2.csv') # 提取前13个指标的数据 X = data.iloc[:, 5:18].values # 数据标准化 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 主成分分析 pca = PCA() X_pca = pca.fit_transform(X_scaled) # 特征值和特征向量 eigenvalues = pca.explained_variance_ eigenvectors = pca.components_.T # 碎石图 variance_explained = np.cumsum(eigenvalues / np.sum(eigenvalues)) plt.plot(range(6, 19), variance_explained, marker='o') plt.xlabel('Number of Components') plt.ylabel('Cumulative Proportion of Variance Explained') plt.title('Scree Plot') plt.show() # 选择主成分个数 n_components = np.sum(variance_explained <= 0.95) + 1 # 前2个主成分的载荷图 loadings = pd.DataFrame(eigenvectors[:, 0:2], columns=['PC1', 'PC2'], index=data.columns[0:13]) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(loadings['PC1'], loadings['PC2'], alpha=0.7) for i, feature in enumerate(loadings.index): plt.text(loadings['PC1'][i], loadings['PC2'][i], feature) plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('Loading Plot') plt.grid() plt.show() # 主成分得分图 scores = pd.DataFrame(X_pca[:, 0:n_components], columns=['PC{}'.format(i+1) for i in range(n_components)]) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(scores['PC1'], scores['PC2'], alpha=0.7) for i, label in enumerate(data['MEDV']): plt.text(scores['PC1'][i], scores['PC2'][i], label) plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('Scores Plot') plt.grid() plt.show() # 综合评估和排序 data['PC1_score'] = X_pca[:, 0] sorted_data = data.sort_values(by='PC1_score') # 主成分回归模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression Y = data['MEDV'].values.reshape(-1, 1) X_pca_regression = X_pca[:, 0].reshape(-1, 1) regression_model = LinearRegression() regression_model.fit(X_pca_regression, Y) # 回归方程 intercept = regression_model.intercept_[0] slope = regression_model.coef_[0][0] equation = "MEDV = {:.2f} + {:.2f} * PC1".format(intercept, slope) print("Regression Equation:", equation) # 最小二乘估计结果 from statsmodels.api import OLS X_const = np.concatenate((np.ones((506, 1)), X_pca_regression), axis=1) ols_model = OLS(Y, X_const).fit() print("OLS Regression Summary:") print(ols_model.summary())

这段代码是用 Python 对波士顿房价数据进行主成分分析（PCA）。该代码读取了一个名为 "BostonHousing2.csv" 的数据文件，并将前 13 个指标的数据提取出来，进行了数据标准化和主成分分析。其中，碎石图展示了不同...

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