import csv import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime filename='csv_sitka_weather_2014.csv' with open(filename) as f: reader = csv.reader(f) header_row=next(reader) dates,highs,lows=[],[],[] for row in reader: current_date=datetime.strptime(row[0],'%Y/%m/%d') dates.append(current_date) print(dates) high=int(row[1]) highs.append(high) fig=plt.figure(dpi=128,figsize=(8,5)) plt.plot(dates,highs,c='red') plt.title('Daily high temperatures,2014',fontsize=24) plt.xlabel('',fontsize=16) fig.autofmt_xdate() plt.ylabel('Tenperature(F)',fontsize=16) plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=16) plt.show()

这段代码是用Python语言编写的，它的主要功能是读取一个名为csv_sitka_weather_2014.csv的csv文件，将文件中的日期和高温数据提取出来，并绘制成一幅图表。具体来说，它使用了csv模块读取csv文件，使用matplotlib.pyplot模块绘制图表，使用datetime模块将日期字符串转换为日期对象。在代码中，通过循环遍历csv文件中的每一行数据，获取日期和高温数据，并将它们分别存储到dates和highs列表中。然后，通过调用plt.plot()函数来绘制图表，并设置图表的标题、横轴标签、纵轴标签、刻度标签等。最后，通过调用plt.show()函数来显示图表。

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import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('weather1.csv') plt.plot(df['小时'],df['温度']) plt.show()

这是一段 Python 代码，它使用 Pandas 和 Matplotlib 库来绘制一个天气数据的折线图。它首先从名为 "weather1.csv" 的 CSV 文件中读取数据，然后将 "小时" 和 "温度" 列分别用作 X 轴和 Y 轴，绘制出折线图。最后，使用 plt.show() 函数显示图形。

import torchimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom torch.utils.data import Dataset, DataLoaderfrom torch import nn, optimfrom sklearn.decomposition import PCAimport chardetrawdata = open('test.csv', 'rb').read() # 加载新的测试数据result = chardet.detect(rawdata)encoding = result['encoding']data = pd.read_csv('test.csv', encoding=encoding) # 读取新的测试数据print(data.columns)的运算过程

这段代码首先使用了 chardet 库来自动检测新的测试数据文件 test.csv 的编码格式，并将其存储在 encoding 变量中。然后使用 Pandas 库中的 read_csv 函数读取 test.csv 文件，并将读取结果存储在 data 变量中。最后打印出 data 中的列名，以便于观察数据的特征。该代码还导入了 PyTorch、NumPy、Matplotlib 和 sklearn 库。