labels=diabetes_counts.index

时间: 2023-09-10 11:13:38 浏览: 125
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labels_data_set_iii.rar

好的，您的第一个问题是关于标签的。具体来说，您想知道如何将一个 Pandas 数据框中的索引作为标签。您可以使用以下代码将数据框中的索引设置为标签： ``` labels = df.index ``` 在这里，"df" 是您的 Pandas 数据框，"index" 是数据框的索引。这将返回一个包含索引值的列表，您可以将其用作标签。
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imagenet_slim_labels.txt

才找到，与https://download.csdn.net/download/weareu/10821590资源一起可以完成tensorflow中example文件夹下的label_image例子
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Keras用IMDB数据源(imdb.npz + imdb_word_index.json)

(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000) # word_index is a dictionary mapping words to an integer index word_index = imdb.get_word_index() # We reverse ...

plt.pie(diabetes_counts.values,labels=diabetes_counts.index,autopct='%1.1f%%')什么意思

- diabetes_counts.index表示每个扇形的标签，即糖尿病和非糖尿病； - autopct='%1.1f%%'表示在扇形中显示百分比，保留一位小数。 综合起来，这段代码的作用是绘制一个简单的饼图，用于展示糖尿病患者和非...

variables = ['hypertension', 'heart_disease', 'diabetes'] for variable in variables: counts = df[variable].value_counts() # 获取各个取值的计数 labels = counts.index.tolist() # 取值作为标签 data = counts.values.tolist() # 计数作为数据 plt.pie(data, labels=labels) plt.title(variable) # 添加标题 sns.set() plt.colors=['purple','green'] plt.show() 颜色怎么画

counts = df[variable].value_counts() # 获取各个取值的计数 labels = counts.index.tolist() # 取值作为标签 data = counts.values.tolist() # 计数作为数据 plt.pie(data, labels=labels, colors=colors) #...

# 划分区间 bins = [0,1,2,3,4,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,60,70,80,90,100,1220] data = data_forecast_is_stk_bs_rpt_zq_befor_big['本年比上一年归母倍数'] data1 = data_forecast_is_stk_bs_rpt_cw_befor_big['本年比上一年归母倍数'] # 统计每个柱子的数据 hist, edges = pd.cut(data, bins=bins, right=False, include_lowest=True, retbins=True) hist1, edges1 = pd.cut(data1, bins=bins, right=False, include_lowest=True, retbins=True) counts = hist.value_counts() counts1 = hist1.value_counts() # 按照 hist 的顺序重新排序 counts counts = counts.reindex(hist.cat.categories) counts1 = counts1.reindex(hist1.cat.categories) # 按照 bins 的顺序给每个柱子指定标签 labels = counts.index.astype(str) labels1 = counts1.index.astype(str) fig, ax = plt.subplots(figsize=(18, 6)) # 绘制柱形图 #plt.bar(labels, counts) plt.bar(labels, counts, width=0.4, align='center', label='Data 1') plt.bar(labels1, counts1, width=0.4, align='center', label='Data 2') 2个柱子合并了能不能分开

counts = hist.value_counts() counts1 = hist1.value_counts() counts = counts.reindex(hist.cat.categories) counts1 = counts1.reindex(hist1.cat.categories) labels = counts.index.astype(str) labels1 = ...

解释一下这段代码，并每一句给出注释：def db_scan_new(mkpts, min_samples=5, max_dst=40): # min_samples = 6 # round(len(mkpt1) * 0.8) # max_dst = 40 # maximum distance between two samples db = DBSCAN(eps=max_dst, min_samples=min_samples).fit(mkpts) labels = db.labels_ # Number of clusters in labels, ignoring noise if present. n_clusters_ = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0) n_noise_ = list(labels).count(-1) if n_clusters_ < 1: return None filtered_labels = [x for x in labels if x != -1] unique, counts = np.unique(filtered_labels, return_counts=True) T = 0.2 all_idxs = [] for lbl_idx in np.argsort(counts)[::-1]: if counts[lbl_idx] / counts.max() >= T: idxs = np.argwhere(filtered_labels == lbl_idx).flatten() all_idxs.extend(idxs) all_idxs = np.array(sorted(all_idxs)) dense_mkpts = mkpts[all_idxs] return dense_mkpts

unique, counts = np.unique(filtered_labels, return_counts=True) # 统计每个聚类中的点数。 T = 0.2 # 设置一个阈值，用于过滤掉点数过少的聚类。 all_idxs = [] # 存储所有密集聚类的点的索引。 for ...

def predict(self, X_test): y_pred = [] for test_sample in X_test: distances = [self.euclidean_distance(test_sample, x) for x in self.X] nearest_indices = np.argsort(distances)[:self.n_neighbors] nearest_labels = self.y[nearest_indices] unique_labels, counts = np.unique(nearest_labels, return_counts=True) predicted_label = unique_labels[np.argmax(counts)] y_pred.append(predicted_label) return np.array(y_pred)

接着，使用np.unique()函数获取最近邻居标签数组中的唯一值和对应的计数值，并分别存储在unique_labels和counts中。 最后，根据计数值最大的标签作为预测结果，并将其添加到y_pred列表中。 循环结束后，将...

pie_data = df['工作经验'] # 统计每个值的数量 value_counts = pie_data.value_counts() # 绘制饼图 plt.pie(value_counts, labels=value_counts.index,autopct='%2.1f%%') plt.axis('equal') plt.title("工作经验要求饼图") plt.savefig('工作经验.png') # 显示图形 plt.show()

value_counts 是每个值出现的次数，labels=value_counts.index 指定每个扇形的标签是不同的工作经验要求，autopct='%2.1f%%' 表示将数值保留一位小数，并在百分号前面加上一个空格。 4. plt.axis('equal') ...

ax.add_subplot(212,facecolor='#4f4f4f',alpha=0.3) plt.pie(city_counts_top20.values,labels=city_counts_top20.index,autopct='%1.1f%%',pctdistance=0.8,textprops={'color':'yellow'}) plt.tight_layout() plt.show()

接下来，plt.pie()函数绘制了一个饼图，其中city_counts_top20.values是饼图中每个扇形的大小，city_counts_top20.index是饼图中每个扇形的标签，autopct='%1.1f%%'指定了百分比的显示格式，pctdistance=...

train_df = X_train.loc[X_train.level_group == grp] train_users = train_df.index.values valid_df = X_test.loc[X_test.loc[X_test.level_group == grp]] valid_users = valid_df.index.values train_labels = labels.loc[labels.q==q_no].set_index('session').loc[train_users] valid_labels = labels.loc[labels.q == q_no].set_index('session').loc[valid_users]

这段代码的功能是根据某个组别（level_group）把训练数据（X_train）和测试数据（X_test）分别筛选出对应的数据，并用这些数据的索引（index）生成相应的训练用户（train_users）和测试用户（valid_users）列表。...

解释下面代码的意思from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc_X = StandardScaler() data_means_stander = sc_X.fit_transform(data_means.iloc[:,[1,2,3]]) from sklearn.cluster import KMeans k = 5 kmeans_model = KMeans(n_clusters = k,n_jobs=4,random_state=123) fit_kmeans = kmeans_model.fit(data_means_stander) data_means['count']=data_means['income_risk']+data_means['economic_risk']+data_means.loc[:,'history_credit_risk'] sort_values=data_means.sort_values("count",inplace=False) kmeans_model.cluster_centers_ data_means['lable']=kmeans_model.labels_ r1 = pd.Series(kmeans_model.labels_).value_counts() data_means.to_csv("mean.csv",index=False,sep=',', encoding="utf_8_sig")

最后，使用pd.Series(kmeans_model.labels_).value_counts()函数统计每个聚类簇中数据的数量，将结果存储在r1中，并将数据集保存在文件mean.csv中。聚类分析的结果可以帮助我们对数据进行分类和分析，发现其中的规律...

count_by_type = df['景区类型'].value_counts() plt.pie(count_by_type.values,labels=count_by_type.index,autopct='%1.1f%%') plt.title('各类型景区的数量') plt.show(),用plt.table1\对以上代码进行修改为可视化表格形式

count_by_type = df['景区类型'].value_counts() total_count = count_by_type.sum() percentages = [count/total_count*100 for count in count_by_type.values] data = {'景区类型': count_by_type.index, '...

详细解释以下代码：#3 # 定义一个函数，用于提取行业代码的第一个字母 def get_industry(x): return x[0] # 提取行业代码的第一个字母并添加到新的一列 df['industry'] = df['行业代码'].apply(get_industry) # 计算各行业的占比 industry_counts = df['industry'].value_counts() industry_pcts = industry_counts / industry_counts.sum() # 设置 figure 的大小 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10)) # 绘制饼图 plt.pie(industry_pcts, labels=industry_pcts.index, autopct='%1.1f%%') plt.axis('equal') plt.show()

其中，value_counts() 函数用于计算各行业的数量，而除以数量总和的操作用于计算占比。 接下来，代码设置了 figure（图形）的大小，并使用 subplots() 函数将其存储在 fig 和 ax 变量中。然后，代码使用 pie() 函数...

帮我改进这个代码，让生成的饼图尺寸更大：# 定义一个函数，用于提取行业代码的第一个字母 def get_industry(x): return x[0] # 提取行业代码的第一个字母并添加到新的一列 df['industry'] = df['行业代码'].apply(get_industry) # 计算各行业的占比 industry_counts = df['industry'].value_counts() industry_pcts = industry_counts / industry_counts.sum() # 绘制饼图 plt.pie(industry_pcts, labels=industry_pcts.index, autopct='%1.1f%%') plt.axis('equal') plt.show()

你可以在绘制饼图前设置 figure 的大小，...ax.pie(industry_pcts, labels=industry_pcts.index, autopct='%1.1f%%') ax.axis('equal') plt.show() 这样可以将饼图的尺寸调大，可以根据需要调整 figsize 的大小。

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.preprocessing import StandardScaler from scipy.spatial.distance import cdist import matplotlib.pyplot as plt from pandas import DataFrame from sklearn.decomposition import PCA 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 pd.set_option('display.max_rows', None)#显示全部行 pd.set_option('display.max_columns', None)#显示全部列 np.set_printoptions(threshold=np.inf) pd.set_option('display.max_columns', 9000) pd.set_option('display.width', 9000) pd.set_option('display.max_colwidth', 9000) df = pd.read_csv(r'附件1.csv',encoding='gbk') X = np.array(df.iloc[:, 1:]) X=X[0:,1:] k=93 kmeans_model = KMeans(n_clusters=k, random_state=123) fit_kmeans = kmeans_model.fit(X) # 模型训练 #查看聚类结果 kmeans_cc = kmeans_model.cluster_centers_ # 聚类中心 print('各类聚类中心为：\n', kmeans_cc) kmeans_labels = kmeans_model.labels_ # 样本的类别标签 print('各样本的类别标签为：\n', kmeans_labels) r1 = pd.Series(kmeans_model.labels_).value_counts() # 统计不同类别样本的数目 print('最终每个类别的数目为：\n', r1) # 输出聚类分群的结果 # cluster_center = pd.DataFrame(kmeans_model.cluster_centers_, # columns=[ str(x) for x in range(1,94)]) # 将聚类中心放在数据框中 # cluster_center.index = pd.DataFrame(kmeans_model.labels_). \ # drop_duplicates().iloc[:, 0] # 将样本类别作为数据框索引 # print(cluster_center)代码解释

r1 = pd.Series(kmeans_model.labels_).value_counts() print('最终每个类别的数目为：\n', r1) 上述代码中，kmeans_cc表示各个类别的聚类中心，kmeans_labels表示每个样本所属的类别，r1表示每个类别的样本...

p=plt.figure(figsize=(12,6),dpi=1080) columns=counts_x.index values=counts_x.values labels=['新建', '改建', '0', '暂无'] plt.bar(range(4),values,width=0.5) plt.xlabel('建设性质') plt.ylabel('数量') plt.xticks(range(4),labels) plt.title("各市公共厕所的建设类型柱状图") for i in range(len(values)): plt.text(i, values[i], "%s" % values[i], va='center') plt.show()

这段代码主要是用来绘制各市公共厕所的建设类型柱状图... ax.text(labels.index(label), value, f"{value}", ha='center', va='bottom') # 显示图像 plt.show() 这样，代码更加清晰易读，并且具有更好的通用性。

帮我改进这个代码，展示各行业LSR平均值比例饼图：#3 # 定义一个函数，用于提取行业代码的第一个字母 def get_industry(x): return x[0] # 提取行业代码的第一个字母并添加到新的一列 df['industry'] = df['行业代码'].apply(get_industry) # 计算各行业的占比 industry_counts = df['industry'].value_counts() industry_pcts = industry_counts / industry_counts.sum() # 设置 figure 的大小 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10)) # 绘制饼图 plt.pie(industry_pcts, labels=industry_pcts.index, autopct='%1.1f%%') plt.axis('equal') plt.title('各行业') plt.show()

plt.pie(industry_pcts, labels=industry_pcts.index, autopct='%1.1f%%') plt.axis('equal') plt.title('各行业') # 添加图例 plt.legend(title='Industries', loc='best') # 显示图表 plt.show()

Piedata = go.Pie(labels=ps.value_counts().index,values=ps.value_counts()) Layout = go.Layout(title='豆瓣电影Top250电影类型比例') fig = go.Figure(data=[Piedata],layout = Layout) fig.show()

代码首先使用value_counts()方法对ps中每种电影类型出现的次数进行计数，并按照出现次数从大到小排序。然后使用go.Pie()方法创建一个饼图对象Piedata，其中labels参数是电影类型的字符串列表，values参数是每种电影...
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