x=datas.iloc[:,:-1] 这是什么意思

时间: 2024-01-15 10:04:01 浏览: 161
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这段代码是用来选择一个 pandas DataFrame 中的子集。在这个例子中，`datas` 是一个 DataFrame，`iloc` 是 DataFrame 的一个方法，用于按照位置选择数据。 `:` 表示选择所有的行，`,:-1` 表示选择除了最后一列之外的所有列。所以，这段代码的作用是将 `datas` 中除了最后一列的数据保存到变量 `x` 中。
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import sklearn.model_selection as ms datas=pd.read_csv(r'C:/Users/20397/Desktop/人工智能实训材料/Day3 分类/wisc_bc_data.csv',sep=',') x=datas.iloc[:,2:32] y=datas.iloc[:,1:2] x_train,x_test,y_train,y_test=ms.train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=42) y_train=y_train.values.ravel() y_test=y_test.values.ravel() #构建和训练模型 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import pandas as pd # 构建 knn 模型 knn= KNeighborsClassifier(n_neighbors=43,weights='distance',p=2) #训练KNN模型 knn.fit(x_train,y_train) knn.score(x_train,y_train) # 评估模型效果 from sklearn.metrics import classification_report y_pred=knn.predict(x_test) print(classification_report(y_test,y_pred))讲一下

这段代码主要是构建了一个KNN分类器模型，并且用该模型来对威斯康星州乳腺癌数据集进行分类。具体步骤如下： 1. 读取数据集：使用pandas库中的read_csv函数读取威斯康星州乳腺癌数据集。 2. 分割数据集：使用...

调试并运行下述案例代码，给代码做注释。在此基础上补充票房 TOP10 的柱状 图展示。 import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib.ticker import MultipleLocator datas = pd.read_csv(r'2015-2020.txt', index_col=0) datas = datas.sort_index(ascending=False) datas = pd.DataFrame(datas.values, index=range(1, 11), \ columns=datas.columns) data2020 = pd.read_csv(r'2020.txt') def drawLines(): ax = plt.subplot(131) for date in datas.columns: plt.plot([10 - i for i in range(datas.shape[0])], \ datas[date], label=date) plt.ylim(0, 600000) ymajorLocator = MultipleLocator(50000) xmajorLocator = MultipleLocator(1) ax.yaxis.set_major_locator(ymajorLocator) ax.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator) plt.title('2015-2020 年度票房 Top10 折线图') plt.xlabel('票房名次') plt.grid() plt.legend() def drawPie(): plt.subplot(233) plt.pie(datas['2019'], autopct='%1.1f%%') plt.title('2019 年度票房 Top10 饼图') plt.subplot(236) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' plt.pie(data2020['boxoffice'], autopct='%1.1f%%', \ labels=data2020['name']) plt.title('2020 年度票房 Top10 饼图') if __name__ == '__main__': plt.subplots(figsize=(20, 8)) drawLines() drawPie() plt.show()

datas = pd.DataFrame(datas.values, index=range(1, 11), columns=datas.columns) # 读取 2020 年数据 data2020 = pd.read_csv(r'2020.txt') # 绘制 2015-2020 年度票房 Top10 折线图 def drawLines(): ax = plt...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split pd.set_option('display.max_columns', None) # 所有列 pd.set_option('display.max_rows', None) # 所有行 data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx') X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵 y = data['label'] # 标签列 # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, stratify=None, shuffle=True, random_state=0) # 划分带标签数据集 labeled_size = 0.3 n_labeled = int(labeled_size * len(X_train)) indices = np.arange(len(X_train)) unlabeled_indices = np.delete(indices, y_train.index[:n_labeled]) X_unlabeled = X_train.iloc[unlabeled_indices] y_unlabeled = y_train.iloc[unlabeled_indices] X_labeled = X_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] y_labeled = y_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] from sklearn import preprocessing pre_transform=preprocessing.StandardScaler() pre_transform.fit(np.vstack([train_datas, test_datas])) train_datas=pre_transform.transform(train_datas) test_datas=pre_transform.transform(train_datas) from LAMDA_SSL.Algorithm.Regression.CoReg import CoReg model=CoReg() model.fit(X=train_datas,y=labeled_y,test_datas=unlabeled_X) pred_y=model.predict(X=test_X) from LAMDA_SSL.Evaluation.Regressor.Mean_Squared_Error import Mean_Squared_Error performance = Mean_Squared_Error().scoring(test_y, pred_y)帮我看一下这段代码有什么问题？怎么修改？

在代码中，预处理部分中使用了未定义的变量 train_datas 和 test_datas，应该将其改为 X_train 和 X_test。 另外，在调用 CoReg 模型时，传入的参数名 test_datas 应该改为 unlabeled_X，因为在之前...

name = 'Merchant_id' # 折扣率排序 datas[name_prifix + 'discount_rateRank'] =datas.groupby(name)['discount_rate'].rank(ascending = False) datas[name_prifix + 'discount_rateRankAscend'] = datas.groupby(name)['discount_rate'].rank(ascending = True) # 距离排序 datas[name_prifix + 'distanceRank'] = datas.groupby(name)['Distance'].rank(ascending = False) datas[name_prifix + 'distanceRankAscend']=datas.groupby(name)['Distance'].rank(ascending = True) # 领券日期排序 datas[name_prifix + 'date_receivedRank'] =datas.groupby(name)['Date_received'].rank(ascending = False) datas[name_prifix + 'date_receivedRankAscend'] = datas.groupby(name)['Date_received'].rank(ascending = True)请帮我用groupby改写

好的，我可以帮你用groupby重写这段代码。你可以这样写： cols = ['discount_rate', 'Distance', 'Date_received'] for col in cols: datas[name_prifix + col + 'Rank'] = datas.groupby(name)[col].rank...

var datas={"aaa":"bbb"}; var name1="aaa" var data = datas.name1;为什么不对

所以在你的代码中，datas.name1实际上是获取datas对象中名为name1的属性，而因为该属性不存在，所以返回的是undefined。要获取datas对象中名为变量name1的属性，可以使用[]操作符，如下所示： ...

import backtrader as bt class Backtest(bt.Strategy): def init(self): self.signal = self.datas[0].signal def next(self): if self.signal == 1: self.buy() elif self.signal == -1: self.sell() cerebro = bt.Cerebro() data = bt.feeds.PandasData(dataname=data) cerebro.adddata(data) cerebro.addstrategy(Backtest) cerebro.run()报错'Lines_LineSeries_DataSeries_OHLC_OHLCDateTime_Abst' object has no attribute 'signal'

这个错误是因为你的data对象并没有一个名为signal的属性。假设你的data对象是一个Pandas DataFrame，那么你需要在初始化函数中创建一个新列来存储你的信号，例如： class Backtest(bt.Strategy): def __...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import preprocessing from LAMDA_SSL.Algorithm.Regression.CoReg import CoReg from LAMDA_SSL.Evaluation.Regressor.Mean_Squared_Error import Mean_Squared_Error pd.set_option('display.max_columns', None) # 所有列 pd.set_option('display.max_rows', None) # 所有行 data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx') X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵 y = data['label'] # 标签列 # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, stratify=None, shuffle=True, random_state=0) # 划分带标签数据集 labeled_size = 0.3 n_labeled = int(labeled_size * len(X_train)) indices = np.arange(len(X_train)) unlabeled_indices = np.delete(indices, y_train.index[:n_labeled]) X_unlabeled = X_train.iloc[unlabeled_indices] y_unlabeled = y_train.iloc[unlabeled_indices] X_labeled = X_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] y_labeled = y_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] # 数据预处理 pre_transform=preprocessing.StandardScaler() pre_transform.fit(np.vstack([X_train, X_test])) X_train = pre_transform.transform(X_train) X_test = pre_transform.transform(X_test) # 构建和训练模型 model = CoReg() model.fit(X=X_train, y=y_labeled, test_datas=X_unlabeled) pred_y = model.predict(X=X_test) # 计算性能指标 performance = Mean_Squared_Error().scoring(y_test, pred_y)代码运行不了，怎么修改？

在代码的开头，需要加上注释，...model.fit(X=X_train, y=y_labeled, test_datas=X_unlabeled) pred_y = model.predict(X=X_test) # 计算性能指标 performance = Mean_Squared_Error().scoring(y_test, pred_y)

name = 'Coupon_id' # 折扣率排序 datas[name_prifix + 'discount_rateRank'] = datas.groupby(name)['discount_rate'].rank(ascending = False) datas[name_prifix + 'discount_rateRankAscend'] = datas.groupby(name)['discount_rate'].rank(ascending = True) # 距离排序 datas[name_prifix + 'distanceRank'] = datas.groupby(name)['Distance'].rank(ascending = False) datas[name_prifix + 'distanceRankAscend'] = datas.groupby(name)['Distance'].rank(ascending = True) # 领券日期排序 datas[name_prifix + 'date_receivedRank'] =datas.groupby(name)['Date_received'].rank(ascending = False) datas[name_prifix + 'date_receivedRankAscend'] =datas.groupby(name)['Date_received'].rank(ascending = True) 请帮我用groupby函数改写

这段代码可以使用 groupby 函数进行改写，如下所示： cols_to_rank = ['discount_rate', 'Distance', 'Date_received'] grouped = datas.groupby(name) for col in cols_to_rank: datas[name_prifix + col...

name = 'User_id' # 折扣率排序 datas[name_prifix + 'discount_rateRank'] = datas.groupby(name)['discount_rate'].rank(ascending = False) datas[name_prifix + 'discount_rateRankAscend'] = datas.groupby(name)['discount_rate'].rank(ascending = True) # 距离排序 datas[name_prifix + 'distanceRank'] = datas.groupby(name)['Distance'].rank(ascending = False) datas[name_prifix + 'distanceRankAscend'] = datas.groupby(name)['Distance'].rank(ascending = True) # 领券日期排序 datas[name_prifix + 'date_receivedRank'] =datas.groupby(name)['Date_received'].rank(ascending = False) datas[name_prifix + 'date_receivedRankAscend'] = datas.groupby(name)['Date_received'].rank(ascending = True) return datas请帮我用groupby函数改写

可以改写如下： def add_rank_features(df, id_col='User_id', rank_cols=['discount_rate', 'Distance', 'Date_received']): for col in rank_cols: df[f'{col}_rank_desc'] = df.groupby(id_col)[col].rank...

解释这段代码：def init_data(): # 初始化数据 with open("iris.txt", mode="r", encoding="utf-8") as fp: lines = fp.readlines() # 按行读取数据 iris_datas = [] for i in range(1, len(lines)): # 从第2行开始读取 iris_datas.append(lines[i].replace("\n", "").replace("\"", "").split()) iris_datas = np.array(iris_datas) # 将数据转化为多维数组 labels = iris_datas[:, -1] # 获取标签数据，最后一列 f_datas = iris_datas[:, 1:-1] # 获取特征数据，第2列到倒数第2列 f_datas = f_datas.astype(np.float) # 改变数据类型 return f_datas, labels

这段代码定义了一个名为 init_data 的函数用于初始化数据。具体流程如下： 1. 使用Python内置函数 open 打开文件 "iris.txt"，以只读模式，编码方式为 "utf-8"。 2. 使用文件对象的 readlines 方法按行读取...

对给定的 drug.csv 文件进行读取，仿照import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib.ticker import MultipleLocator datas = pd.read_csv(r'2015-2020.txt', index_col=0) datas = datas.sort_index(ascending=False) datas = pd.DataFrame(datas.values, index=range(1, 11), columns=datas.columns) data2020 = pd.read_csv(r'2020.txt', encoding='utf-8') def drawLines(): ax = plt.subplot(131) for date in datas.columns: plt.plot([10 - i for i in range(datas.shape[0])], datas[date], label=date) plt.ylim(0, 600000) ymajorLocator = MultipleLocator(50000) xmajorLocator = MultipleLocator(1) ax.yaxis.set_major_locator(ymajorLocator) ax.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator) plt.title('2015-2020 年度票房 Top10 折线图') plt.xlabel('票房名次') plt.grid() plt.legend() def drawPie(): plt.subplot(233) plt.pie(datas['2019'], autopct='%1.1f%%') plt.title('2019 年度票房 Top10 饼图') plt.subplot(236) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' plt.pie(data2020['boxoffice'], autopct='%1.1f%%', labels=data2020['name']) plt.title('2020 年度票房 Top10 饼图') if __name__ == '__main__': plt.subplots(figsize=(20, 8)) drawLines() drawPie() plt.show() 的样例代码，完成文件中数据的可 视化，绘制销售数据走势图和药品占比图

1. 使用 pandas 库的 read_csv 函数读取 drug.csv 文件，并将数据存储在 DataFrame 中。 2. 使用 DataFrame 的 groupby 方法按药品名称分组，并计算每组的销售数量之和。 3. 使用 plot 方法绘制销售数据走势图...

vip['年龄']=datas.years-vip['出生日期'].dt.year

关于您的问题，可以使用vip['年龄'] = datas.years - vip['出生日期'].dt.year的方式来计算年龄。这里假设datas是一个包含年份信息的数据集，vip['出生日期']是一个包含会员出生日期的列。通过计算当前年份与...

翻译这段代码 results.ForEach(r => { var batchCodes = GetBatchCode(codeMappings, r.Code); var index = DataGrid.Rows.Add(); DataGrid.Rows[index].Tag = r.Id; DataGrid.Rows[index].Cells[0].Value = r.Code; DataGrid.Rows[index].Cells[1].Value = batchCodes.Item1; DataGrid.Rows[index].Cells[2].Value = batchCodes.Item2; DataGrid.Rows[index].Cells[3].Value = r.Result == 1 ? CommonUtility.OkStr : CommonUtility.NgStr; DataGrid.Rows[index].Cells[4].Value = r.StartTime?.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); DataGrid.Rows[index].Cells[5].Value = r.EndTime?.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); DataGrid.Rows[index].Cells[6].Value = r.NgInfo; if (r.Result != 1) { DataGrid.Rows[index].Cells[3].Style.ForeColor = Color.Red; DataGrid.Rows[index].Cells[6].Style.ForeColor = Color.Red; } r.Datas.ForEach(d => { var columnName = $"Column{d.DataId}"; DataGrid.Rows[index].Cells[columnName].Value = d.Value; if (d.Value == CommonUtility.NgStr || !string.IsNullOrEmpty(d.NgInfo)) { DataGrid.Rows[index].Cells[columnName].Style.ForeColor = Color.Red; } });

这段代码是使用foreach循环对一个名为results的集合进行迭代。对于集合中的每个元素r，执行以下操作： 1. 通过调用GetBatchCode方法，使用codeMappings和r.Code作为参数，获取一个名为batchCodes的元组。 2. 使用...

dataset=datas(labeled_size=0.3,test_size=0.1,stratified=False,shuffle=True,random_state=0, default_transforms=True) labeled_X=dataset.labeled_X labeled_y=dataset.labeled_y unlabeled_X=dataset.unlabeled_X unlabeled_y=dataset.unlabeled_y test_X=dataset.test_X test_y=dataset.test_y解释一下这一段代码，告诉我具体使用方法

1. 首先需要导入 datas 类，这个类可以封装了数据集的划分和转换操作。在导入之前需要确保已经安装了相关的依赖库。 2. 初始化 datas 类，设置相关的参数： - labeled_size：有标签数据集的比例，默认值为 ...

<el-input placeholder="编号" v-model="datas.key" clearable style="width: 200px;" > </el-input> <el-input placeholder="标题" v-model="datas.titleLike" clearable style="width: 200px;" > <template slot-scope="{ row }"> {{ row.type }} {{ row.title }} </template></el-input > <el-select v-model="value" placeholder="是否展示" style="width: 200px;"> <el-option v-for="item in options" :key="item.value" :label="item.label" :value="item.value" > </el-option> </el-select> <el-date-picker style="width: 200px;" v-model="datas.dateAddBegin" type="date" placeholder="发布时间起" > </el-date-picker> <el-date-picker style="width: 200px;" v-model="datas.dateAddEnd" type="date" placeholder="发布时间止" > </el-date-picker> <el-button type="primary" icon="el-icon-search" @click="search" >搜索</el-button >

这段代码是一个包含了搜索条件的表单组件，其中包含一个编号输入框、一个标题输入框、一个是否展示下拉框、一个发布时间起日期选择器和一个发布时间止日期选择器，以及一个搜索按钮。 以下是一些代码检查的建议： ...

for (var key in datas) { var optgroup = document.createElement("optgroup"); optgroup.label = "Group " + key; for (var prop in datas[key]) { var option = document.createElement("option"); option.text = prop + ": " + datas[key][prop]; optgroup.appendChild(option); } select.appendChild(optgroup); } 这段代码报错app.js:326 Uncaught ReferenceError: select is not defined

这段代码中的错误是因为select没有被定义。你需要先定义一个select元素，然后再用它来添加optgroup和option元素。可以通过以下代码来定义一个select元素： var select = document.createElement("select"); ...

b_datas = datasets.load_boston() 是什么意思

具体来说，这行代码会将波士顿房价数据集加载到名为 b_datas 的变量中。这个变量是一个字典对象，包含了数据集的各个方面，例如数据、目标、特征名称、描述等。你可以通过 b_datas.keys() 来查看数据集中的所有信息...

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红外遥控报警器原理及应用详解下载

资源摘要信息:"红外遥控报警器" 红外遥控报警器是一种基于红外线技术的安防设备，主要用于监控特定区域的安全，当有人或物进入检测范围时，能够立即触发报警系统。该设备主要由红外线发射器和接收器两大部分构成。发射器不断发送红外线，如果这些红外线被遮挡或中断，接收器会检测到这一变化，并启动报警机制。红外遥控报警器广泛应用于家庭、办公室、仓库等场所，可以有效提高这些区域的安全防范能力。 从技术角度分析，红外遥控报警器的工作原理主要依赖于红外线的直线传播特性。红外线发射器连续发送红外线信号，这些信号构成了一道无形的"红外线帘"，覆盖了报警器的监控区域。当有人或物体通过这道红外线帘时，红外线的正常传播路径会被中断，接收器检测到这种中断后，就会输出信号给到报警电路，从而触发报警。 红外遥控报警器的安装和使用相对简便，用户可以根据使用环境和需求进行设置。一般情况下，该设备具有较低的误报率，能够可靠地进行监控。但是，它也存在一些限制。例如，小型动物的移动可能引起误报，强光或低光环境下可能会降低设备的检测能力。因此，用户需要根据实际情况对红外遥控报警器进行适当的调整，以避免误报和漏报。 红外遥控报警器通常还配备有附加功能，如电话语音报警系统。这意味着，一旦报警器被触发，它可以自动拨打预设的电话号码，通过电话语音系统通知房主或者保安中心，提高报警的及时性和有效性。 关于提供的文件资源，包含了红外遥控报警器的相关设计资料和软件代码。资源文件列表包括"红外遥控报警器（原理图+PCB图+程序+说明文档）"，这些内容对于设计、开发和使用红外遥控报警器具有重要参考价值。 原理图提供了报警器设计的电路结构，显示了发射器和接收器的工作原理和相互作用方式。PCB图（印刷电路板图）则展示了电路元件的布局，对于实际生产制造电路板十分关键。程序则包含了报警器的控制逻辑代码，通常是用某种编程语言实现的，如C语言或汇编语言，这些代码会在微控制器上运行以控制整个报警系统的行为。说明文档则详细解释了产品的安装、配置和操作步骤，对于用户理解和正确使用设备至关重要。 综合来看，文件中的这些资源能够帮助用户更好地了解红外遥控报警器的工作原理，为设计、制造和调试提供了必要的信息。无论是专业的电子工程师还是对电子技术感兴趣的爱好者，这些资源都是宝贵的参考资料。