df=pd.read_csv("ex2data1.txt",header=None)

时间: 2023-06-10 16:06:45 浏览: 93
JAVA

从excel，csv文件读出数据

这是一个使用 pandas 库读取名为 "ex2data1.txt" 的 CSV 文件并将其存储在 DataFrame 中的代码。文件名 "ex2data1.txt" 可能是一个示例文件名，你需要根据实际情况修改为你要读取的文件名。 其中，参数 header=None 表示文件中不包含表头，如果文件中包含表头，可以将该参数省略或修改为表头所在行的行数。读取完成后，数据将被存储在 DataFrame 对象 df 中。
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df=pd.read_csv("ex2data1.txt",header=None) X=df.iloc[:,:-1].values y=df.iloc[:,-1].values

这段代码是用 pandas 库中的 read_csv 函数读取名为 "ex2data1.txt" 的 csv 文件，并将文件中的数据分为特征变量和目标变量。其中，header=None 表示该文件没有列名，否则会将第一行作为列名处理。 第二行代码中，...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.style.use('fivethirtyeight')#样式美化 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import classification_reportdata=pd.read_csv('ex2data.txt',names=['exam1','exam2','admitted']) data.head()data.describe()sns.set(context='notebook',style='darkgrid',palette=sns.color_palette("RdBu",2)) sns.lmplot('exam1','exam2',hue='admitted',data=data, size=6, fit_reg=False, scatter_kws={"s":50}) plt.show()NameError Traceback (most recent call last) Cell In[16], line 2 1 sns.set(context='notebook',style='darkgrid',palette=sns.color_palette("RdBu",2)) ----> 2 sns.lmplot('exam1','exam2',hue='admitted',datb=datb, 3 size=6, 4 fit_reg=False, 5 scatter_kws={"s":50}) 6 plt.show() --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[17], line 2 1 sns.set(context='notebook',style='darkgrid',palette=sns.color_palette("RdBu",2)) ----> 2 sns.lmplot('exam1','exam2',hue='admitted',data=data, 3 size=6, 4 fit_reg=False, 5 scatter_kws={"s":50}) 6 plt.show() TypeError: lmplot() got multiple values for argument 'data'怎么修改

data=pd.read_csv('ex2data.txt',names=['exam1','exam2','admitted']) data.head() data.describe() sns.set(context='notebook',style='darkgrid',palette=sns.color_palette("RdBu",2)) sns.lmplot('exam1','...
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简化并解释每行代码：X_train, y_train = load_data("data/ex2data2.txt") plot_data(X_train, y_train[:], pos_label="Accepted", neg_label="Rejected") plt.ylabel('Microchip Test 2') plt.xlabel('Microchip Test 1') plt.legend(loc="upper right") plt.show() mapped_X = map_feature(X_train[:, 0], X_train[:, 1]) def compute_cost_reg(X, y, w, b, lambda_=1): m = X.shape[0] cost = 0 f = sigmoid(np.dot(X, w) + b) reg = (lambda_/(2*m)) * np.sum(np.square(w)) cost = (1/m)np.sum(-ynp.log(f) - (1-y)*np.log(1-f)) + reg return cost def compute_gradient_reg(X, y, w, b, lambda_=1): m = X.shape[0] cost = 0 dw = np.zeros_like(w) f = sigmoid(np.dot(X, w) + b) err = (f - y) dw = (1/m)*np.dot(X.T, err) dw += (lambda_/m) * w db = (1/m) * np.sum(err) return db,dw X_mapped = map_feature(X_train[:, 0], X_train[:, 1]) np.random.seed(1) initial_w = np.random.rand(X_mapped.shape[1]) - 0.5 initial_b = 0.5 lambda_ = 0.5 dj_db, dj_dw = compute_gradient_reg(X_mapped, y_train, initial_w, initial_b, lambda_) np.random.seed(1) initial_w = np.random.rand(X_mapped.shape[1])-0.5 initial_b = 1. lambda_ = 0.01; iterations = 10000 alpha = 0.01 w,b, J_history,_ = gradient_descent(X_mapped, y_train, initial_w, initial_b, compute_cost_reg, compute_gradient_reg, alpha, iterations, lambda_) plot_decision_boundary(w, b, X_mapped, y_train) p = predict(X_mapped, w, b) print('Train Accuracy: %f'%(np.mean(p == y_train) * 100))

X_train, y_train = load_data("data/ex2data2.txt") 从文件中读取训练数据，将特征存储在X_train中，将标签存储在y_train中。 plot_data(X_train, y_train[:], pos_label="Accepted", neg_label="Rejected...

TcpClient client = (TcpClient)state; client.SendTimeout = 10000; // 设置发送数据的超时时间为 10 秒 // 接收客户端发送的数据 byte[] data = new byte[250]; NetworkStream stream = client.GetStream(); int bytesRead = stream.Read(data, 0, data.Length); string receivedMessage = Encoding.ASCII.GetString(data, 0, bytesRead).Replace(" ", "");断开连接后，处理异常并重新连接和接收数据、

Console.WriteLine($"连接失败: {ex2.Message}"); } } // 重新获取网络流 stream = client.GetStream(); } } 这段代码使用了一个while循环来持续接收数据，当捕获到连接异常时，会在控制台输出提示信息...

import numpy as np from scipy.fft import fft,fftfreq import matplotlib.pyplot as plt from scipy.io import loadmat a=loadmat("ex2_signal1.mat") a=a['signal1'] a=a[0,:] print(a.shape) t=np.linspace(0,1,200) plt.plot(t,a) plt.title("21351050102") plt.show() b=loadmat("ex2_signal2.mat") b=b['signal2'] b=b[0,:] t=np.linspace(0,1,200) plt.plot(t,b) plt.title("21351050102") plt.show() N=len(a) T=1 rate=N/T y1=fft(a) x1=fftfreq(N,T) sample_rate=600 duration=0.001 print("采样率为:",sample_rate/duration,"HZ") plt.plot(xf,np.abs(yf1)) plt.xlabel('Frequnency(HZ)') plt.ylabel('Magnitude') plt.title('Frequency domain 21351050102') plt.tight_layout() plt.show() y2=fft(a) x2=fftfreq(N,T) sample_rate=600 duration=0.001 print("采样率为:",sample_rate/duration,"HZ") plt.plot(xf,np.abs(yf2)) plt.xlabel('Frequnency(HZ)') plt.ylabel('Magnitude') plt.title('Frequency domain 21351050102') plt.tight_layout() plt.show() m=np.argmax(abs(y1)) y1[abs(y1<y1[m])]=0 plt.plot(x1,y1) plt.title("21351050102") plt.show() a=np.fft.ifft(y1) a=a.real plt.plot(t,a) plt.title("21351050102") plt.show()

5. a=loadmat("ex2_signal1.mat")：加载名为"ex2_signal1.mat"的.mat文件，并将其赋值给变量a。 6. a=a['signal1']：获取a中名为"signal1"的变量。 7. a=a[0,:]：将a转换为一维数组。 8. print(a.shape)...

解释这段代码 else if (ncol(interaction_tab)==3){#abandoned 被抛弃的 cl = makeCluster(parallel::detectCores() - 1) clusterEvalQ(cl,library(ggm)) clusterEvalQ(cl,library(corpcor)) clusterExport(cl,c("ex1","ex2","interaction_tab"),envir=environment()) mydata1 <- parSapply( cl, 1:nrow(interaction_tab), #whole number of combinations function(i) { cox_all=matrix(nrow = 3, ncol = 1) ce1_1= as.character(interaction_tab[i,1]) ce2_1= as.character(interaction_tab[i,2]) miRNA1= as.character(interaction_tab[i,3]) s1<-cbind(t(ex2[ce1_1,]), t(ex2[ce2_1,]), t(ex1[miRNA1,])) xcor=cor(s1,method = "pearson") cox_all[1,1]=xcor[2,1] cox_all[2,1]=xcor[3,1] cox_all[3,1]=xcor[3,2] return(cox_all) }

2. 将interaction_tab中第i行的第1、2、3列分别赋值给变量ce1_1、ce2_1和miRNA1。 3. 使用这些变量从矩阵ex2和ex1中检索相应的数据，并通过cbind函数将它们合并为一个矩阵s1。 4. 使用"Pearson"方法...
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