import pandas as pd import numpy as np # 导入数据 df = pd.read_csv("E:\data2.csv") # 根据label列分组并计数 df_label = df.groupby("LBDSCHSI").size() # 转化为作图所需要的array格式，如：([[ 0, 37536],[ 1, 12322]]) datas = list(zip(df_label.index.to_list(), df_label.to_list())) datas= np.array([[0,2.83],[2.83,5.20],[5.20,6.45],[6.45,8.0]]) # 绘制饼图 import matplotlib.pyplot as plt # 设置字体和编码格式 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'simhei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 添加数据，标签，比例 plt.pie(datas[:, 1],labels=datas[:, 0],autopct="%.2f%%") # 在右上方添加图例 plt.legend(datas[:, 0], loc="upper right") # 添加标题 plt.title("LBDSCHSI(胆固醇)含量分析") # 展示饼图 plt.show()

时间: 2024-01-16 07:01:56 浏览: 118
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用Pandas作图

这段代码使用 Pandas 和 Matplotlib 库，读取了一个 CSV 文件，对其中的数据进行处理，然后绘制了一个饼图。具体来说： - `pd.read_csv("E:\data2.csv")` 读取了一个名为 data2.csv 的 CSV 文件，并将其存储在一个 Pandas 数据帧中。 - `df.groupby("LBDSCHSI").size()` 根据 LBDSCHSI 列中的数值进行分组，并计算每组中的数量。 - `list(zip(df_label.index.to_list(), df_label.to_list()))` 将分组计数结果转化为一个列表，其中每个元素都是一个元组，包含了 LBDSCHSI 值和对应的计数值。 - `np.array([[0, 2.83], [2.83, 5.20], [5.20, 6.45], [6.45, 8.0]])` 提供了一个硬编码的数据 array，用于绘制饼图。其中每个元素都是一个列表，包含了一个区间的起点和终点，以及对应的计数值。 - `plt.pie(datas[:, 1],labels=datas[:, 0],autopct="%.2f%%")` 使用 Matplotlib 的 `pie()` 函数绘制饼图，其中 `datas[:, 1]` 表示用于绘制饼图的数据，`datas[:, 0]` 表示每个数据对应的标签，`autopct="%.2f%%"` 表示在饼图上显示每个区域的百分比。 - `plt.legend(datas[:, 0], loc="upper right")` 在饼图的右上方添加图例，其中 `loc="upper right"` 表示图例的位置在右上方。 - `plt.title("LBDSCHSI(胆固醇)含量分析")` 添加饼图的标题。 - `plt.show()` 展示饼图。
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修改如下代码使其能够运行。import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import cv2 import open3d as o3d from skimage import color import colour from scipy.spatial import ConvexHull import pyntcloud def convert_data(data): res=[] data=data.tolist() for d in data: res.append(tuple(d)) # print(res) return res def load_data_and_plot_scatter(path1="1号屏srgb+rgb16预热10分钟切换0.5s.csv"): df1 = pd.read_csv(path1)[["X", "Y", "Z", "R", "G", "B"]] X1 = df1["X"].values Y1 = df1["Y"].values Z1 = df1["Z"].values df1_c = df1[["R", "G", "B"]].values / 255.0 XYZT1 = np.array([X1,Y1,Z1]) XYZ1 = np.transpose(XYZT1) LAB1 = colour.XYZ_to_Lab(XYZ1) cloud = pyntcloud.PyntCloud(LAB1) cloud.estimate_normals() surface = cloud.extract_surface() ax.scatter(surface[:,1], surface[:,2], surface[:,0], c=df1_c) # 创建一个 3D 坐标 fig = plt.figure() # ax = Axes3D(fig) ax = plt.axes(projection='3d') ax.scatter(LAB1[:,1], LAB1[:,2], LAB1[:,0], c=df1_c) # # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('a* Label') ax.set_ylabel('b* Label') ax.set_zlabel('L Label') # 显示图形 plt.show() if __name__ == "__main__": load_data_and_plot_scatter()

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请帮我详细分析以下python代码的作用import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering from sklearn.cluster import KMeans # 读取 Excel 文件数据 df = pd.read_excel(r'D:/存储桌面下载文件夹/管道坐标数据.xlsx') label = df['序号'].values.tolist() x_list = df['X 坐标'].values.tolist() y_list = df['Y 坐标'].values.tolist() data = np.column_stack((x_list, y_list, label)) # 训练模型 ac = AgglomerativeClustering(n_clusters=18, affinity='euclidean', linkage='average') #ac=KMeans(n_clusters=12,n_init='auto') clustering = ac.fit(data[:, :-1]) # 获取每个数据所属的簇标签 cluster_labels = clustering.labels_ print(cluster_labels) # 将簇标签与数据合并，并按照簇标签排序 df['cluster_label'] = cluster_labels df_sorted = df.sort_values(by='cluster_label') # 保存排序后的结果到 CSV 文件 df_sorted.to_csv('18 类_result.csv', index=False) # 绘制聚类散点图 unique_labels = np.unique(cluster_labels) colors = ['red', 'blue', 'green', 'purple', 'orange', 'yellow', 'silver', 'cyan', 'pink', 'navy', 'lime', 'gold', 'indigo', 'cyan', 'teal', 'deeppink', 'maroon', 'firebrick', 'yellowgreen', 'olivedrab'] # 预定义颜色列表 for label, color in zip(unique_labels, colors): cluster_points = data[cluster_labels == label] plt.scatter(cluster_points[:, 0], cluster_points[:, 1], c=color, label=f'Cluster {label}') plt.scatter(26, 31, color='gold', marker='o', edgecolors='g', s=200) # 把 corlor 设置为空，通过 edgecolors 来控制颜色 plt.xlabel('X 坐标') plt.ylabel('Y 坐标') plt.legend() plt.show()

2. 使用pandas库读取Excel文件中的数据，并将其中的'序号'、'X 坐标'、'Y 坐标'列分别存储到label、x_list和y_list列表中。 3. 使用numpy库的column_stack函数将x_list、y_list和label合并成一个二维数组data。 4. ...

import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.utils import shuffle from sklearn.preprocessing import scale df = pd.read_csv("C:\\boston.csv",header=0) ds = df.values from sklearn.datasets import load_boston boston = load_boston() X = boston.data y = boston.target from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense model = Sequential([ Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)), Dense(64, activation='relu'), Dense(64, activation='relu'), Dense(1) ]) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') history = model.fit(X_train, y_train, validation_split=0.1, epochs=100, batch_size=32) from sklearn.metrics import mean_squared_error y_pred = model.predict(x_test)mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)print('MSE:’, mse) import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(history.history['accuracy'], label='train') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='validation') plt.legend() plt.show()

df = pd.read_csv("C:\\boston.csv",header=0) ds = df.values 接着，从sklearn.datasets模块中加载波士顿房价数据集，并将其分为训练集和测试集： from sklearn.datasets import load_boston boston = ...

为以下代码注释import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt df = pd.read_csv("./911.csv") df["timeStamp"] = pd.to_datetime(df["timeStamp"]) temp_list = df["title"].str.split(": ").tolist() cate_list = [i[0] for i in temp_list] # print(np.array(cate_list).reshape((df.shape[0],1))) df["cate"] = pd.DataFrame(np.array(cate_list).reshape((df.shape[0], 1))) df.set_index("timeStamp", inplace=True) print(df.head(1)) plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80) for group_name, group_data in df.groupby(by="cate"): # 对不同的分类都进行绘图 count_by_month = group_data.resample("M").count()["title"] _x = count_by_month.index print(_x) _y = count_by_month.values _x = [i.strftime("%Y%m%d") for i in _x] plt.plot(range(len(_x)), _y, label=group_name) plt.xticks(range(len(_x)), _x, rotation=45) plt.legend(loc="best") plt.show()

import pandas as pd import numpy as np # 导入pyplot模块 from matplotlib import pyplot as plt # 读取csv文件 df = pd.read_csv("./911.csv") # 将时间戳转换为日期时间格式 df["timeStamp"] = pd.to_datetime...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 导入需要的模块 import warnings warnings.filterwarnings("ignore") from sklearn.metrics import confusion_matrix from itertools import cycle # from scipy import interp from sklearn.metrics import roc_curve, auc data = pd.read_csv('newdate.csv') print(data.head()) print(data.info()) print(data[data['Label'].isnull()]) data = data.dropna() print(data.info()) data['Label'] = data['Label'].map(int) print(data.info()) # 数据归一化 def normalization(data): _range = np.max(data) - np.min(data) return (data - np.min(data)) / _range data['铁水温度'] = normalization(data['铁水温度']) data['透气性指数'] = normalization(data['透气性指数']) print(data) # 相关性分析 plt.figure(figsize=(10, 10)) sns.heatmap(data=data.corr(), annot=True, cmap='Accent', vmax=1, vmin=-1) plt.show() df = pd.DataFrame(data.groupby(['Label'])['铁水温度'].count()) df.columns = ['num'] df.reset_index(inplace=True) print(df)解释每一行代码

data = pd.read_csv('newdate.csv') # 读取数据文件 print(data.head()) # 打印数据的前五行 print(data.info()) # 打印数据的信息（列名、数据类型、非空数量等） print(data[data['Label'].isnull()]) # 打印Label...

import tensorflow as tf import numpy as np import tkinter as tk from tkinter import filedialog import time import pandas as pd import stock_predict as pred def creat_windows(): win = tk.Tk() # 创建窗口 sw = win.winfo_screenwidth() sh = win.winfo_screenheight() ww, wh = 800, 450 x, y = (sw - ww) / 2, (sh - wh) / 2 win.geometry("%dx%d+%d+%d" % (ww, wh, x, y - 40)) # 居中放置窗口 win.title('LSTM股票预测') # 窗口命名 f_open =open('dataset_2.csv') canvas = tk.Label(win) canvas.pack() var = tk.StringVar() # 创建变量文字 var.set('选择数据集') tk.Label(win, textvariable=var, bg='#C1FFC1', font=('宋体', 21), width=20, height=2).pack() tk.Button(win, text='选择数据集', width=20, height=2, bg='#FF8C00', command=lambda: getdata(var, canvas), font=('圆体', 10)).pack() canvas = tk.Label(win) L1 = tk.Label(win, text="选择你需要的 列(请用空格隔开，从0开始）") L1.pack() E1 = tk.Entry(win, bd=5) E1.pack() button1 = tk.Button(win, text="提交", command=lambda: getLable(E1)) button1.pack() canvas.pack() win.mainloop() def getLable(E1): string = E1.get() print(string) gettraindata(string) def getdata(var, canvas): global file_path file_path = filedialog.askopenfilename() var.set("注，最后一个为label") # 读取文件第一行标签 with open(file_path, 'r', encoding='gb2312') as f: # with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: lines = f.readlines() # 读取所有行 data2 = lines[0] print() canvas.configure(text=data2) canvas.text = data2 def gettraindata(string): f_open = open(file_path) df = pd.read_csv(f_open) # 读入股票数据 list = string.split() print(list) x = len(list) index=[] # data = df.iloc[:, [1,2,3]].values # 取第3-10列 （2:10从2开始到9） for i in range(x): q = int(list[i]) index.append(q) global data data = df.iloc[:, index].values print(data) main(data) def main(data): pred.LSTMtest(data) var.set("预测的结果是：" + answer) if __name__ == "__main__": creat_windows()这个代码能实现什么功能

这个代码实现了一个简单的...当用户点击提交按钮后，程序会读取用户输入的列号，并使用Pandas库读取该数据集，提取用户选择的列，再使用stock_predict.py文件中的LSTM模型对这些列进行预测，并在界面上展示预测结果。

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn import metrics from sklearn.cluster import KMeans import os def dbscan(input_file): ## 纬度在前，经度在后 [latitude, longitude] columns = ['lat', 'lon'] in_df = pd.read_csv(input_file, sep=',', header=None, names=columns) # represent GPS points as (lat, lon) coords = in_df.as_matrix(columns=['lat', 'lon']) # earth's radius in km kms_per_radian = 6371.0086 # define epsilon as 0.5 kilometers, converted to radians for use by haversine # This uses the 'haversine' formula to calculate the great-circle distance between two points # that is, the shortest distance over the earth's surface # http://www.movable-type.co.uk/scripts/latlong.html epsilon = 0.5 / kms_per_radian # radians() Convert angles from degrees to radians db = DBSCAN(eps=epsilon, min_samples=15, algorithm='ball_tree', metric='haversine').fit(np.radians(coords)) cluster_labels = db.labels_ # get the number of clusters (ignore noisy samples which are given the label -1) num_clusters = len(set(cluster_labels) - set([-1])) print('Clustered ' + str(len(in_df)) + ' points to ' + str(num_clusters) + ' clusters') # turn the clusters in to a pandas series # clusters = pd.Series([coords[cluster_labels == n] for n in range(num_clusters)]) # print(clusters) kmeans = KMeans(n_clusters=1, n_init=1, max_iter=20, random_state=20) for n in range(num_clusters): # print('Cluster ', n, ' all samples:') one_cluster = coords[cluster_labels == n] # print(one_cluster[:1]) # clist = one_cluster.tolist() # print(clist[0]) kk = kmeans.fit(one_cluster) print(kk.cluster_centers_) def main(): path = './datas' filelist = os.listdir(path) for f in filelist: datafile = os.path.join(path, f) print(datafile) dbscan(datafile) if __name__ == '__main__': main()

这是一个 Python 代码，主要使用了 Pandas、NumPy、sklearn.cluster 等库实现了 DBSCAN 和 KMeans 聚类算法。代码读入了一个文件夹中的多个文件，每个文件都是 GPS 坐标点的经纬度信息，然后使用 DBSCAN 算法进行...

import pandas as pd data = pd.read_excel('C:\Users\home\Desktop\新建文件夹(1)\支撑材料\数据\111.xlsx','Sheet5',index_col=0) data.to_csv('data.csv',encoding='utf-8') import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv(r"data.csv", encoding='utf-8', index_col=0).reset_index(drop=True) df from sklearn import preprocessing df = preprocessing.scale(df) df covX = np.around(np.corrcoef(df.T),decimals=3) covX featValue, featVec= np.linalg.eig(covX.T) featValue, featVec def meanX(dataX): return np.mean(dataX,axis=0) average = meanX(df) average m, n = np.shape(df) m,n data_adjust = [] avgs = np.tile(average, (m, 1)) avgs data_adjust = df - avgs data_adjust covX = np.cov(data_adjust.T) covX featValue, featVec= np.linalg.eig(covX) featValue, featVec tot = sum(featValue) var_exp = [(i / tot) for i in sorted(featValue, reverse=True)] cum_var_exp = np.cumsum(var_exp) plt.bar(range(1, 14), var_exp, alpha=0.5, align='center', label='individual explained variance') plt.step(range(1, 14), cum_var_exp, where='mid', label='cumulative explained variance') plt.ylabel('Explained variance ratio') plt.xlabel('Principal components') plt.legend(loc='best') plt.show() eigen_pairs = [(np.abs(featValue[i]), featVec[:, i]) for i in range(len(featValue))] eigen_pairs.sort(reverse=True) w = np.hstack((eigen_pairs[0][1][:, np.newaxis], eigen_pairs[1][1][:, np.newaxis])) X_train_pca = data_adjust.dot(w) colors = ['r', 'b', 'g'] markers = ['s', 'x', 'o'] for l, c, m in zip(np.unique(data_adjust), colors, markers): plt.scatter(data_adjust,data_adjust, c=c, label=l, marker=m) plt.xlabel('PC 1') plt.ylabel('PC 2') plt.legend(loc='lower left') plt.show()

首先读取一个 Excel 文件并将其转换为 CSV 格式，然后使用 sklearn 库中的 preprocessing 模块对数据进行标准化处理，接着计算数据集的协方差矩阵并求解其特征值和特征向量，用于评估数据集的主要特征。随后，进行...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df=pd.read_csv('C:\\Users\ASUS\Desktop\AI\实训\汽车销量数据new.csv',sep=',',header=0) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(10,4)) ax1=plt.subplot(121) ax1.scatter(df['price'],df['quantity'],c='b') df=(df-df.min())/(df.max()-df.min()) df.to_csv('quantity.txt',sep='\t',index=False) train_data=df.sample(frac=0.8,replace=False) test_data=df.drop(train_data.index) x_train=train_data['price'].values.reshape(-1, 1) y_train=train_data['quantity'].values x_test=test_data['price'].values.reshape(-1, 1) y_test=test_data['quantity'].values from sklearn.linear_model import LinearRegression import joblib #model=SGDRegressor(max_iter=500,learning_rate='constant',eta0=0.01) model = LinearRegression() #训练模型 model.fit(x_train,y_train) #输出训练结果 pre_score=model.score(x_train,y_train) print('训练集准确性得分=',pre_score) print('coef=',model.coef_,'intercept=',model.intercept_) #保存训练后的模型 joblib.dump(model,'LinearRegression.model') ax2=plt.subplot(122) ax2.scatter(x_train,y_train,label='测试集') ax2.plot(x_train,model.predict(x_train),color='blue') ax2.set_xlabel('工龄') ax2.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper left') model=joblib.load('LinearRegression.model') y_pred=model.predict(x_test)#得到预测值 print('测试集准确性得分=%.5f'%model.score(x_test,y_test)) #计算测试集的损失（用均方差） MSE=np.mean((y_test - y_pred)**2) print('损失MSE={:.5f}'.format(MSE)) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(10,4)) ax1=plt.subplot(121) plt.scatter(x_test,y_test,label='测试集') plt.plot(x_test,y_pred,'r',label='预测回归线') ax1.set_xlabel('工龄') ax1.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper left') ax2=plt.subplot(122) x=range(0,len(y_test)) plt.plot(x,y_test,'g',label='真实值') plt.plot(x,y_pred,'r',label='预测值') ax2.set_xlabel('样本序号') ax2.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper right') plt.show()怎么预测价格为15万时的销量

price = np.array([[15]]) 然后使用训练好的模型进行预测： python quantity = model.predict(price) print('价格为15万时的销量预测值为：', quantity) 该代码将输出一个预测值，即价格为15万时的...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pickle as pkl import pandas as pd import tensorflow.keras from tensorflow.keras.models import Sequential, Model, load_model from tensorflow.keras.layers import LSTM, GRU, Dense, RepeatVector, TimeDistributed, Input, BatchNormalization, \ multiply, concatenate, Flatten, Activation, dot from sklearn.metrics import mean_squared_error,mean_absolute_error from tensorflow.keras.optimizers import Adam from tensorflow.python.keras.utils.vis_utils import plot_model from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping from keras.callbacks import ReduceLROnPlateau df = pd.read_csv('lorenz.csv') signal = df['signal'].values.reshape(-1, 1) x_train_max = 128 signal_normalize = np.divide(signal, x_train_max) def truncate(x, train_len=100): in_, out_, lbl = [], [], [] for i in range(len(x) - train_len): in_.append(x[i:(i + train_len)].tolist()) out_.append(x[i + train_len]) lbl.append(i) return np.array(in_), np.array(out_), np.array(lbl) X_in, X_out, lbl = truncate(signal_normalize, train_len=50) X_input_train = X_in[np.where(lbl <= 9500)] X_output_train = X_out[np.where(lbl <= 9500)] X_input_test = X_in[np.where(lbl > 9500)] X_output_test = X_out[np.where(lbl > 9500)] # Load model model = load_model("model_forecasting_seq2seq_lstm_lorenz.h5") opt = Adam(lr=1e-5, clipnorm=1) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=opt, metrics=['mae']) #plot_model(model, to_file='model_plot.png', show_shapes=True, show_layer_names=True) # Train model early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=20, verbose=1, mode='min', restore_best_weights=True) #reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.2, patience=9, verbose=1, mode='min', min_lr=1e-5) #history = model.fit(X_train, y_train, epochs=500, batch_size=128, validation_data=(X_test, y_test),callbacks=[early_stop]) #model.save("lstm_model_lorenz.h5") # 对测试集进行预测 train_pred = model.predict(X_input_train[:, :, :]) * x_train_max test_pred = model.predict(X_input_test[:, :, :]) * x_train_max train_true = X_output_train[:, :] * x_train_max test_true = X_output_test[:, :] * x_train_max # 计算预测指标 ith_timestep = 10 # Specify the number of recursive prediction steps # List to store the predicted steps pred_len =2 predicted_steps = [] for i in range(X_output_test.shape[0]-pred_len+1): YPred =[],temdata = X_input_test[i,:] for j in range(pred_len): Ypred.append (model.predict(temdata)) temdata = [X_input_test[i,j+1:-1],YPred] # Convert the predicted steps into numpy array predicted_steps = np.array(predicted_steps) # Plot the predicted steps #plt.plot(X_output_test[0:ith_timestep], label='True') plt.plot(predicted_steps, label='Predicted') plt.legend() plt.show()

具体来说，该代码读取了一个名为 'lorenz.csv' 的数据文件，将其中的信号列读取出来并进行了归一化处理。然后，使用 truncate 函数将信号序列切割成训练集和测试集，将其输入到 Seq2Seq LSTM 模型中进行训练。训练...

import data as data import pandas as pd import warnings import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.ensemble import IsolationForest from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler warnings.filterwarnings('ignore') plt.rcParams['font.sans-serif'] =['SimHei'] ##显示中文 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data = pd.read_csv('./data/dataset.csv') data['label'] = 0 # 异常值 # 三列值小于0 data.loc[(data['WindSpeed'] <= 0), 'label'] = 1 data.loc[(data['Power'] <= 0), 'label'] = 1 data.loc[(data['RotorSpeed'] <= 0), 'label'] = 1 def isolationForest_model(contamination='auto',max_samples=0.1,isStandard=True): if isStandard: model = Pipeline([ ('ss', StandardScaler()), #数据标准化过程 ('iForest', IsolationForest(max_samples=max_samples,contamination=contamination))]) else: model = Pipeline([ ('iForest', IsolationForest(max_samples=max_samples,contamination=contamination))]) return model features=['WindSpeed','Power', 'RotorSpeed'] new_data=pd.DataFrame() new_data=new_data.append(data[data['label']==1]) df1 = data['label']==0 model = isolationForest_model(isStandard=True,contamination=0.05) model.fit(df1[features]) #返回1表示正常值，-1表示异常值 result = model.predict(df1[features]) df1['label'] = result df1['label']=df1['label'].map({-1:1,1:0}) new_data=new_data.append(df1) new_data.loc[new_data['label']!=0,'label']=1

1. 导入必要的库，包括 pandas、numpy、matplotlib 和 sklearn 中的 IsolationForest 模型等。 2. 读取数据集，将数据集中三列值小于等于 0 的行标记为异常值。 3. 定义一个孤立森林模型，并设置是否需要对数据...

#根据编程要求，补充下面Begin-End区间的代码 import numpy as np import pandas as pd import numpy as np import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz # 导入决策树模型 from sklearn.model_selection import train_test_split # 导入数据集划分模块 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.metrics import classification_report # 数据的读入与处理 data_path ='/data/bigfiles/7db918ff-d514-49ea-8f6b-ea968df742e9' df = pd.read_csv(data_path,header=None,names=['age', 'workclass', 'fnlwgt', 'education', 'education-num','marital-status','occupation','relationship','race','sex','capital-gain','capital-loss','hours-per-week','native-country','salary']) ######Begin ###### # 去除字符串数值前面的空格 # 去除fnlwgt, capital-gain, capital-loss,特征属性 # 将特征采用哑变量进行编码，字符型特征经过转化可以进行训练 # 将label编码 ###### End ###### ######Begin ###### # 按4：1的比例划分训练和测试集 # 构建模型 #对训练集X_train训练 #对于测试集x_test进行预测 # 其他指标计算 print(classification_report(y_test, x_pre_test)) # 预测测试集概率值 #计算验证集的auc值,参数为预测值和概率估计 ###### End ###### print("auc的值：{}".format(auc))

df = pd.get_dummies(df) # 将label编码 df['salary'] = df['salary'].apply(lambda x: 1 if x == '>50K' else 0) ###### End ###### ######Begin ###### # 按4：1的比例划分训练和测试集 X = df.drop(['salary']...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Model, Input from keras.layers import Conv1D, BatchNormalization, Activation, Add, Flatten, Dense from keras.optimizers import Adam # 读取CSV文件 data = pd.read_csv("3c_left_1-6.csv", header=None) # 将数据转换为Numpy数组 data = data.values # 定义输入形状 input_shape = (data.shape[1], 1) # 定义深度残差网络 def residual_network(inputs): # 第一层卷积层 x = Conv1D(32, 3, padding="same")(inputs) x = BatchNormalization()(x) x = Activation("relu")(x) # 残差块 for i in range(5): y = Conv1D(32, 3, padding="same")(x) y = BatchNormalization()(y) y = Activation("relu")(y) y = Conv1D(32, 3, padding="same")(y) y = BatchNormalization()(y) y = Add()([x, y]) x = Activation("relu")(y) # 全局池化层和全连接层 x = Flatten()(x) x = Dense(128, activation="relu")(x) x = Dense(3, activation="linear")(x) outputs = x return outputs # 构建模型 inputs = Input(shape=input_shape) outputs = residual_network(inputs) model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs) # 编译模型 model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=Adam()) # 训练模型 model.fit(data[..., np.newaxis], data, epochs=100) # 预测数据 predicted_data = model.predict(data[..., np.newaxis]) predicted_data = np.squeeze(predicted_data) # 可视化去噪前后的数据 fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(12, 8)) for i in range(3): axs[i].plot(data[:, i], label="Original Signal") axs[i].plot(predicted_data[:, i], label="Denoised Signal") axs[i].legend() plt.savefig("denoised_signal.png") # 将去噪后的数据保存为CSV文件 df = pd.DataFrame(predicted_data, columns=["x", "y", "z"]) df.to_csv("denoised_data.csv", index=False)

9. 将去噪后的数据保存为CSV文件，使用pandas库将Numpy数组转换为DataFrame，再将DataFrame保存为CSV文件。 需要注意的是，这里使用的是均方误差作为损失函数，可能并不是最优选择，具体的选择可以根据实际情况进行...
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