python心跳测试代码_Heartrate：如追综心跳般实时动态可视化监测Python程序运行

以下是一个简单的 Python 心跳测试代码：

import random
import time
from matplotlib import pyplot as plt

plt.ion()  # 打开交互模式
fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot([], [])

while True:
    heartrate = random.randint(60, 100)  # 模拟心跳数据
    line.set_xdata(range(10))
    line.set_ydata([heartrate]*10)
    ax.relim()
    ax.autoscale_view(True,True,True)
    fig.canvas.flush_events()  # 刷新画布
    time.sleep(1)  # 暂停1秒

这个程序会模拟心跳数据并实时动态可视化监测，每秒钟更新一次数据。你可以通过修改 `random.randint(60, 100)` 来改变心跳数据的范围。同时，使用 `plt.ion()` 可以打开 Matplotlib 的交互模式，实现动态更新画布。

相关问题

用python对kaggle上的心血管疾病数据集使用随机森林算法进行编程，并将结果进行可视化

好的，我可以为您提供一些代码示例。首先，您需要安装必要的库和数据集。您可以通过以下方式安装所需的库：

!pip install pandas matplotlib seaborn scikit-learn

然后，您可以通过以下代码加载数据集：

import pandas as pd

train_df = pd.read_csv("train.csv")
test_df = pd.read_csv("test.csv")

接下来，我们需要对数据进行预处理和特征工程。在这个例子中，我们将使用一些简单的特征，如年龄、性别、血压等。您可以通过以下代码来进行特征处理：

# 特征处理
def preprocess(df):
    # 性别，男性为1，女性为0
    df['sex'] = df['sex'].apply(lambda x: 1 if x == 'Male' else 0)
    
    # 血糖浓度
    df['glucose'] = pd.cut(df['glucose'], bins=[0, 100, 126, 200, 300], labels=[0, 1, 2, 3])
    
    # 血压
    df['blood_pressure'] = pd.cut(df['blood_pressure'], bins=[0, 120, 140, 180], labels=[0, 1, 2])
    
    # 脂肪含量
    df['cholesterol'] = pd.cut(df['cholesterol'], bins=[0, 200, 240, 300], labels=[0, 1, 2])
    
    # 心率
    df['heart_rate'] = pd.cut(df['heart_rate'], bins=[0, 60, 100, 200], labels=[0, 1, 2])
    
    # 年龄
    df['age'] = pd.cut(df['age'], bins=[0, 40, 50, 60, 70, 80, 100], labels=[0, 1, 2, 3, 4, 5])
    
    # 删除无用特征
    df.drop(['id', 'weight', 'height', 'smoking', 'alcohol'], axis=1, inplace=True)
    
    return df

train_df = preprocess(train_df)
test_df = preprocess(test_df)

现在，我们可以使用随机森林算法进行训练和预测。您可以通过以下代码来进行训练和预测：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 训练和预测
X_train = train_df.drop('cardiovascular_disease', axis=1)
y_train = train_df['cardiovascular_disease']

rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train)

X_test = test_df.drop('cardiovascular_disease', axis=1)
y_test = test_df['cardiovascular_disease']

y_pred = rf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

最后，您可以使用matplotlib和seaborn库来可视化结果。您可以通过以下代码来进行可视化：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 绘制特征重要性
def plot_feature_importance(importance, names):
    # 创建一个dataframe，将特征和其重要性组合在一起
    feature_importance = pd.DataFrame({'feature': names, 'importance': importance})
    feature_importance.sort_values(by='importance', ascending=False, inplace=True)
    # 绘制柱形图
    sns.barplot(x='importance', y='feature', data=feature_importance)
    plt.title('Feature Importance')
    plt.xlabel('Importance')
    plt.ylabel('Feature')
    plt.show()

plot_feature_importance(rf.feature_importances_, X_train.columns)

这样，您就可以通过随机森林算法对心血管疾病数据集进行编程，并将结果进行可视化。

用python对kaggle上的心血管疾病数据集使用随机森林算法进行预测，并绘制roc曲线进行可视化

好的，我会尽力回答你的问题。首先，你需要下载kaggle上的心血管疾病数据集，并安装必要的Python库。使用以下命令安装所需的库：

!pip install pandas numpy matplotlib seaborn sklearn

然后，你可以使用以下代码读取和预处理数据：

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report, roc_curve, roc_auc_score

data = pd.read_csv('heart.csv')
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

这里，我们将数据集分为训练集和测试集，使用随机森林算法进行分类，然后绘制ROC曲线进行可视化。

# Fit the model
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=200)
rfc.fit(X_train, y_train)

# Predict the test set results
y_pred = rfc.predict(X_test)

# Print the classification report and confusion matrix
print(classification_report(y_test, y_pred))
print(confusion_matrix(y_test, y_pred))

# Calculate the ROC curve and AUC score
fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, y_pred)
auc = roc_auc_score(y_test, y_pred)
print(f'ROC AUC Score: {auc}')

# Plot the ROC curve
plt.plot(fpr, tpr, color='blue', label=f'ROC Curve (AUC = {auc:.2f})')
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='red', linestyle='--', label='Random Guessing')
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver Operating Characteristic (ROC) Curve')
plt.legend()
plt.show()

这里我们使用了200个决策树来构建随机森林分类器，然后预测测试集并打印出分类报告和混淆矩阵。接着，计算ROC曲线和AUC得分，并绘制ROC曲线及随机猜测的虚线。

希望这个回答能够帮助你。