pandas读取breast_cancer.csv文件将数据归一化后并绘制每个特征

好的，你可以使用以下代码读取并绘制 breast_cancer.csv 文件中每个特征的归一化后的数据：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 读取数据
data = pd.read_csv('breast_cancer.csv')

# 获取数据列名
columns = data.columns

# 数据归一化
scaler = MinMaxScaler()
data_norm = scaler.fit_transform(data)

# 转换为DataFrame
data_norm = pd.DataFrame(data_norm, columns=columns)

# 绘制归一化后的数据
data_norm.plot(figsize=(20, 5))

# 显示图像
plt.show()

这段代码会绘制出每个特征的归一化后的数据，并将它们放置在一幅图中。你可以根据需要对代码进行修改，例如修改图像的样式等等。其中，`figsize` 参数用于设置图像的大小。

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pandas读取breast_cancer.csv文件将数据归一化后并绘制每个特征，不使用sklearn

好的，你可以使用以下代码读取并绘制 breast_cancer.csv 文件中每个特征的归一化后的数据，不使用sklearn库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('breast_cancer.csv')

# 获取数据列名
columns = data.columns

# 数据归一化
data_norm = (data - data.min()) / (data.max() - data.min())

# 绘制归一化后的数据
data_norm.plot(figsize=(20, 5))

# 显示图像
plt.show()

这段代码会绘制出每个特征的归一化后的数据，并将它们放置在一幅图中。你可以根据需要对代码进行修改，例如修改图像的样式等等。其中，`figsize` 参数用于设置图像的大小。

读取breast_cancer.csv文件将数据归一化后并绘制每个特征

好的，你可以使用以下代码读取并绘制 breast_cancer.csv 文件中每个特征的归一化后的数据：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 读取数据
data = pd.read_csv('breast_cancer.csv')

# 获取数据列名
columns = data.columns

# 数据归一化
scaler = MinMaxScaler()
data_norm = scaler.fit_transform(data)

# 转换为DataFrame
data_norm = pd.DataFrame(data_norm, columns=columns)

# 绘制归一化后的数据
data_norm.plot(figsize=(20, 5))

# 显示图像
plt.show()

这段代码会绘制出每个特征的归一化后的数据，并将它们放置在一幅图中。你可以根据需要对代码进行修改，例如修改图像的样式等等。其中，`figsize` 参数用于设置图像的大小。