def histogram(data:pd.DataFrame, gradient, hessian): features = data.columns.tolist() tmp_df = data.copy() tmp_df['gradient'] = gradient tmp_df['hessian'] = hessian G_H = [] for i,feat in enumerate(features): #统计每个特征离散后的每个离散值取值的所有样本的一阶导数之和、二阶导数之和 gp = tmp_df.groupby(feat).agg({'gradient':['sum'], 'hessian':['sum']}) gp.columns = pd.Index([f[0]+'_'+f[1] for f in gp.columns.tolist()]) gp = gp.reset_index() G_H.append(gp) return G_H
时间: 2023-06-02 16:04:24 浏览: 75
这段代码的作用是将输入的pd.DataFrame数据和梯度、黑塞矩阵合并成一个新的DataFrame,并保存为一个新的变量tmp_df。然后,将每个特征的梯度和黑塞矩阵数据依次复制到tmp_df的'gradient'和'hessian'列中。最终输出一个包含所有特征及其对应梯度、黑塞矩阵的列表G_H。
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解释一下def histogram(data:pd.DataFrame, gradient, hessian): features = data.columns.tolist() tmp_df = data.copy() tmp_df['gradient'] = gradient tmp_df['hessian'] = hessian G_H = [] for i,feat in enumerate(features): #统计每个特征离散后的每个离散值取值的所有样本的一阶导数之和、二阶导数之和 gp = tmp_df.groupby(feat).agg({'gradient':['sum'], 'hessian':['sum']}) gp.columns = pd.Index([f[0]+'_'+f[1] for f in gp.columns.tolist()]) gp = gp.reset_index() G_H.append(gp) return G_H
这段代码是一个定义函数的程序。函数名称为 histogram,它需要三个参数:data,gradient 和 hessian,其中 data 是一个 Pandas DataFrame,gradient 和 hessian 是两个列表或 Series。
程序中首先将 data 中所有的列名转换成列表 features,并将 data 复制给一个临时 DataFrame tmp_df。接下来,将 gradient 和 hessian 分别添加到 tmp_df 的两列之中。
最后,创建一个空列表 G_H。接下来使用 for 循环遍历 features 中的每个元素 feat。在每次循环中,将 feat 列中的 gradient 和 hessian 列相加,并将结果添加到 G_H 列表中。最终,函数返回 G_H 列表。
chart.Correlation(data1, histogram=TRUE, pch=19)
这是一个 R 语言的代码,它的作用是绘制数据框 data1 中所有列两两之间的 Pearson 相关系数矩阵热力图,并在对角线位置绘制每个变量的直方图。具体来说,这个代码使用了 PerformanceAnalytics 包中的 chart.Correlation() 函数,并传递了以下参数:
- data1:表示要分析的数据框。
- histogram=TRUE:表示在对角线位置绘制每个变量的直方图。
- pch=19:表示散点图的点形状为实心圆。
通过这个代码,我们可以快速地了解数据框中不同变量之间的相关性,同时也可以查看每个变量的分布情况。这对于我们在进行数据分析和建模时,有很大的帮助。