# Boxplot HbA1c level vs Diabetes classification sns.boxplot(x='diabetes', y='HbA1c_level', data=df) plt.title('HbA1c level vs Diabetes') plt.show()

时间: 2023-12-13 15:02:57 浏览: 148
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multiple_boxplot.m:分组箱线图 matlb 绘图函数-matlab开发

这段代码是用来生成一个箱线图，用于比较不同糖尿病患者群体中HbA1c水平的分布情况。其中，sns.boxplot() 函数用于生成箱线图，x 参数指定了分类变量的名称，y 参数指定了数值变量的名称，data 参数指定了数据集。接下来，plt.title() 函数用于设置图表的标题为 'HbA1c level vs Diabetes'，plt.show() 函数用于显示图表。通过箱线图，我们可以比较不同糖尿病患者群体中HbA1c水平的中位数、四分位数、异常值等分布情况，以便于研究其与糖尿病之间的关系。
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ggplot(data, aes(x=分组变量, y=数值变量)) + geom_boxplot() 在这里，data代表数据框，分组变量是将数据分组的变量，数值变量是箱线图的数值轴。通过调整ggplot2的美学映射和分层对象，可以轻松定制箱线图的...
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1. Chart.js简介： Chart.js是一个简单、轻量级的JavaScript图表库，它支持多种类型的图表，包括折线图、条形图、饼图等，并且由于它的开放性和易于扩展的特性，它可以轻松地通过添加插件来扩展新的图表类型。 2. ...

# 使用corr()函数计算数据集中各个特征之间的相关性系数，保存在corr变量中 corr = diabetes_data.corr() print(corr) # 使用heatmap()函数将相关性系数矩阵可视化成热力图 # annot=True表示在热力图上显示的相关性系数的值 sns.heatmap(corr, annot=True) # 结果可视化 fig, axs = plt.subplots(ncols=5, figsize=(20, 6)) sns.boxplot(x="Target", y="Plasma_glucose_concentration", data=diabetes_data, ax=axs[0]) sns.boxplot(x="Target", y="blood_pressure", data=diabetes_data, ax=axs[1]) sns.boxplot(x="Target", y="serum_insulin", data=diabetes_data, ax=axs[2]) sns.boxplot(x="Target", y="BMI", data=diabetes_data, ax=axs[3]) sns.boxplot(x='Target', y='Diabetes_pedigree_function',data=diabetes_data, ax=axs[4]) plt.show()

首先，使用corr()函数计算数据集diabetes_data中各个特征之间的相关性系数，并将结果保存在corr变量中。然后，使用heatmap()函数将相关性系数矩阵可视化成热力图，其中annot=True表示在热力图上显示的...

data["Risk_Flag"].value_counts() fig, ax = plt.subplots( figsize = (12,8) ) corr_matrix = data.corr() corr_heatmap = sns.heatmap( corr_matrix, cmap = "flare", annot=True, ax=ax, annot_kws={"size": 14}) plt.show() def categorical_valcount_hist(feature): print(data[feature].value_counts()) fig, ax = plt.subplots( figsize = (6,6) ) sns.countplot(x=feature, ax=ax, data=data) plt.show() print("-----------------------------------3---------------------------------") categorical_valcount_hist("Married/Single") categorical_valcount_hist("House_Ownership") print( "Total categories in STATE:", len( data["STATE"].unique() ) ) print() print( data["STATE"].value_counts() ) print( "Total categories in Profession:", len( data["Profession"].unique() ) ) print() data["Profession"].value_counts() sns.boxplot(x ="Risk_Flag",y="Income" ,data = data) sns.boxplot(x ="Risk_Flag",y="Age" ,data = data) sns.boxplot(x ="Risk_Flag",y="Experience" ,data = data) sns.boxplot(x ="Risk_Flag",y="CURRENT_JOB_YRS" ,data = data) sns.boxplot(x ="Risk_Flag",y="CURRENT_HOUSE_YRS" ,data = data) fig, ax = plt.subplots( figsize = (8,6) ) sns.countplot(x='Car_Ownership', hue='Risk_Flag', ax=ax, data=data) fig, ax = plt.subplots( figsize = (8,6) ) sns.countplot( x='Married/Single', hue='Risk_Flag', data=data ) fig, ax = plt.subplots( figsize = (10,8) ) sns.boxplot(x = "Risk_Flag", y = "CURRENT_JOB_YRS", hue='House_Ownership', data = data)是哪里出现上述错误呢

上述代码中并没有出现明显的错误，因此很难确定错误...如果你没有导入这些库，那么就会出现类似于“NameError: name 'sns' is not defined”这样的错误。因此，你需要确保在运行上述代码之前已经正确导入了所需要的库。

sns.boxplot(x='diabetes', y='age', data=df) plt.title('Age vs Diabetes') plt.show()

其中，sns.boxplot() 函数用于生成箱线图，x 参数指定了分类变量的名称，y 参数指定了数值变量的名称，data 参数指定了数据集。接下来，plt.title() 函数用于设置图表的标题为 'Age vs Diabetes'，plt.show() 函数...

sns.boxplot(x='diabetes', y='bmi', data=df) plt.title('BMI vs Diabetes') plt.show()

其中，sns.boxplot() 函数用于生成箱线图，x 参数指定了分类变量的名称，y 参数指定了数值变量的名称，data 参数指定了数据集。接下来，plt.title() 函数用于设置图表的标题为 'BMI vs Diabetes'，plt.show() 函数...

import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd df = pd.read_csv("taobao_data_matplolib.csv",encoding='gbk') y = df["成交量"].values x = df["位置"].value sns.boxplot(x=x, y=y) plt.xlabel('位置') plt.ylabel('成交量') plt.show()】

sns.boxplot(x=x, y=y) plt.xlabel('位置') plt.ylabel('成交量') plt.show() 主要的区别在于 x = df["位置"].values 这一行代码，原来的代码中使用了 value 属性，而正确的方式是使用 values 方法。...

import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False %matplotlib inline pdtitanic = pd.read_csv(r"C:\Users\小杜羽\Desktop\titanic.csv") pdtitanic.head() pdtitanic.isnull().sum() mean=titanic['age'].mean() print(mean) pdtitanic['age']=['age'].fillna(mean) pdtitanic.isnull().sum() sns.distplot(titanic["age"]) titanic["embarked"],value_counts() del titanic.['deck'] titanic.head sns.countplot(x="sex",data=titanic) sns.boxplot(x="sex",y="age",data=titanic) sns.countplot(x="class",data=titanic) sns.violinplot(y="age",x="class",data=titanic) def agelevel(age): if age<=16: return'child' elif age>=60: return'old' else: return'middle' titanic['age_level']=titanic['age'].map(agelevel) titanic.head sns.countplot(x='age_level',data=titanic) sns.countplot(x='alive',hue='age_level',data=titanic) plt.legend(loc='best',fontsize='15')

sns.boxplot(x="sex",y="age",data=titanic) sns.countplot(x="class",data=titanic) sns.violinplot(y="age",x="class",data=titanic) def agelevel(age): if age<=16: return 'child' elif age>=60: ...

plt.figure(figsize=(14,6)) plt.subplot(1,2,1) sns.boxplot(x='cardio',y='height',data=data,palette='winter') plt.subplot(1,2,2) sns.boxplot(x='cardio',y='weight',data=data,palette='summer') plt.show()

这段代码使用了Matplotlib和Seaborn两个Python库来绘制两个箱型图（boxplot）。箱型图是一种用于展示一组数据分散情况和离群值的统计图表。其中，第一张图展示了身高（height）对心血管疾病（cardio）的影响，第二...

column = data.columns.tolist() fig = plt.figure(figsize=(12,4), dpi=128) for i in range(8): plt.subplot(2,4, i + 1) sns.boxplot(data=data[column[i]], orient="v",width=0.5) plt.ylabel(column[i], fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show() #kdeplot column = data.columns.tolist() fig = plt.figure(figsize=(12,4), dpi=128) for i in range(8): plt.subplot(2,4, i + 1) sns.kdeplot(data=data[column[i]],color='blue',shade= True) plt.ylabel(column[i], fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show() sns.pairplot(data[column],diag_kind='kde') plt.savefig('Scatter plot.jpg',dpi=256)

然后，使用"sns.boxplot(data=data[column[i]], orient='v',width=0.5)"绘制第i个列的箱线图，其中"data=data[column[i]]"表示要绘制的数据，"orient='v'"表示箱线图的方向为垂直，"width=0.5"表示箱线图的宽度为0.5...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 读取数据 train = pd.read_csv('d:/data/heart(1).csv', encoding='gbk') # 成人正常总胆固醇：<200 mg/dl data1=train[train['chol'] > 240] data1 = data1.copy() data1['chol'] = 1 data2=train[train['chol'] < 200] data2 = data2.copy() data2['chol'] = 0 # 绘制柱状图和箱线图分析性别与血糖、年龄与血糖的关系 fig=plt.figure(figsize=(14, 14)) # 设置画布大小 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 设置中文显示 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 坐标轴负号正常显示 fig.add_subplot(1, 2, 1) ##第一个子图 sns.countplot(x='chol', data=df, hue='sex', palette='rainbow') ##表示绘图对象为血糖，并以性别区分。 fig.add_subplot(1, 2, 2) ##第二个子图 sns.boxplot(x='chol', y='age', data=df) plt.show()

- sns.boxplot(x='chol', y='age', data=df) 使用 Seaborn 中的 boxplot() 函数绘制箱线图，其中 x='chol' 表示绘制的数据为总胆固醇（即上面处理过的数据），y='age' 表示另一个变量为年龄，data=df 表示...

读入数据然后显示： import pandas as pd axp=pd.read_csv(r"D:\data\AXP.csv",index_col=0) axp.head(6) import seaborn as sns sns.set_style('darkgrid') #sns.stripplot(data=axp,x='name',y='price',jitter=True,alpha=0.5) sns.stripplot(data=axp,x='Open',y='High',jitter=True,alpha=0.5) sns.boxplot(data=axp,x='Open',y='Low') sns.boxplot(data=axp,x='Open',y='High')

sns.boxplot(data=axp, x='Open', y='Low') sns.boxplot(data=axp, x='Open', y='High') 在这个例子中，我们使用 pandas 库的 read_csv() 方法读入了一个 csv 格式的数据文件，并使用 index_col 参数将第...

plt.boxplot(x=train_data.values,labels=train_data.columns) 3 plt.hlines([-7.5, 7.5], 0, 40, colors='r') 4 plt.show() 5 6 train_data = train_data[train_data['V9']>-7.5] 7 train_data.describe() 8 9 from sklearn import preprocessing 10 11 features_columns = [col for col in train_data.columns if col not in ['target']] 12 13 min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() 14 15 min_max_scaler = min_max_scaler.fit(train_data[features_columns]) 16 17 train_data_scaler = min_max_scaler.transform(train_data[features_columns]) 18 test_data_scaler = min_max_scaler.transform(test_data[features_columns]) 19 20 train_data_scaler = pd.DataFrame(train_data_scaler) 21 train_data_scaler.columns = features_columns 22 23 test_data_scaler = pd.DataFrame(test_data_scaler) 24 test_data_scaler.columns = features_columns 25 26 train_data_scaler['target'] = train_data['target'] 27 28 train_data 29 30 mcorr=mcorr.abs() 31 numerical_corr=mcorr[mcorr['target']>0.1]['target'] 32 print(numerical_corr.sort_values(ascending=False))解释每一行代码的意思

1. plt.boxplot(x=train_data.values,labels=train_data.columns): 绘制箱线图，用于检测是否存在异常值； 2. plt.hlines([-7.5, 7.5], 0, 40, colors='r'): 在箱线图上绘制两条水平线，用于标记异常值的阈值； ...

python # 导入第三方库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 数据处理模块 def load_data(file_path): data = np.loadtxt(file_path) return data # 统计分析模块 def calculate_statistics(data): mean = np.mean(data) std = np.std(data) return mean, std # 可视化模块 def plot_histogram(data): plt.hist(data, bins=10) plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Frequency') plt.title('Histogram') plt.show() def plot_boxplot(data): plt.boxplot(data) plt.xlabel('Data') plt.ylabel('Value') plt.title('Boxplot') plt.show() # 主程序流程 if __name__ == '__main__': file_path = 'data.txt' data = load_data(file_path) mean, std = calculate_statistics(data) print('Mean:', mean) print('Standard deviation:', std) plot_histogram(data) plot_boxplot(data)

这段代码是一个Python程序，它导入了NumPy和Matplotlib.pyplot两个第三方库。程序包括了数据处理模块、统计分析模块和可视化模块，可以对给定的数据进行均值、标准差的计算以及绘制直方图和箱线图的可视化展示。...

sns.boxplot(x="Airline",y="Price",data=df) plt.xticks(rotation=90) plt.title("Prices for different airlines");

x轴表示航空公司，y轴表示票价。plt.xticks(rotation=90)是用于将x轴标签旋转90度，以免重叠。plt.title("Prices for different airlines")用于设置图表的标题。df是一个数据框，包含了航空公司和对应的票价数据。

def outliers_proc(data, col_name, scale = 3): # data：原数据 # col_name：要处理异常值的列名称 # scale：用来控制删除尺度的 def box_plot_outliers(data_ser, box_scale): iqr = box_scale * (data_ser.quantile(0.75) - data_ser.quantile(0.25)) # quantile是取出数据对应分位数的数值 val_low = data_ser.quantile(0.25) - iqr # 下界 val_up = data_ser.quantile(0.75) + iqr # 上界 rule_low = (data_ser < val_low) # 筛选出小于下界的索引 rule_up = (data_ser > val_up) # 筛选出大于上界的索引 return (rule_low, rule_up),(val_low, val_up) data_n = data.copy() data_series = data_n[col_name] # 取出对应数据 rule, values = box_plot_outliers(data_series, box_scale = scale) index = np.arange(data_series.shape[0])[rule[0] | rule[1]] # 先产生0到n-1，然后再用索引把其中处于异常值的索引取出来 print("Delete number is {}".format(len(index))) data_n = data_n.drop(index) # 整行数据都丢弃 data_n.reset_index(drop = True, inplace = True) # 重新设置索引 print("Now column number is:{}".format(data_n.shape[0])) index_low = np.arange(data_series.shape[0])[rule[0]] outliers = data_series.iloc[index_low] # 小于下界的值 print("Description of data less than the lower bound is:") print(pd.Series(outliers).describe()) index_up = np.arange(data_series.shape[0])[rule[1]] outliers = data_series.iloc[index_up] print("Description of data larger than the lower bound is:") print(pd.Series(outliers).describe()) fig, axes = plt.subplots(1,2,figsize = (10,7)) ax1 = sns.boxplot(y = data[col_name], data = data, palette = "Set1", ax = axes[0]) ax1.set_title("处理异常值前") ax2 = sns.boxplot(y = data_n[col_name], data = data_n, palette = "Set1", ax = axes[1]) ax2.set_title("处理异常值后") return data_n代码每一行解析

主函数中先将原始数据复制到一个新的变量 data_n 中，然后取出要处理的列数据 data_series，调用 box_plot_outliers 函数找到要删除的异常值的索引，再根据索引从 data_n 中删除异常值，并重新设置索引。最后，将...

sns.displot(diabetes['age']) plt.figure(figsize=(15, 7)) sns.boxplot(data=diabetes, x='diabetes', y='age') plt.title('Box plot of Age')前diabetes['age'].nunique()什么意思

diabetes['age'].nunique() 是 pandas 库中的一个函数，用于计算一个 Series 中不同值的数量，即唯一值的个数。在这个例子中，它是用来计算糖尿病数据集 diabetes 中的年龄列 age 中的唯一值的数量。 这个值...

# Boxplot blood glucose level vs Diabetes classification sns.boxplot(x='diabetes', y='blood_glucose_level', data=df) plt.title('Blood Glucose Level vs Diabetes') plt.show()

其中，sns.boxplot() 函数用于生成箱线图，x 参数指定了分类变量的名称，y 参数指定了数值变量的名称，data 参数指定了数据集。接下来，plt.title() 函数用于设置图表的标题为 'Blood Glucose Level vs Diabetes'，...
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关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩