import seaborn as sns的库函数

这段代码包含了seaborn库函数，可以通过以下代码导入：

import seaborn as sns

seaborn是一个基于matplotlib的可视化库，提供了更高级的图表和样式，可以用于数据可视化和探索性数据分析(EDA)。seaborn提供了许多常用的绘图函数，如折线图、柱状图、散点图、密度图、热力图等，同时也支持自定义颜色、样式和主题等设置。seaborn还支持数据分组、分类和聚合等高级功能，可用于处理复杂的数据集。

相关问题

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rcParams import seaborn as sns import warnings from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier包含的库函数

这段代码包含了以下库函数：

1. numpy：用于科学计算，支持数组和矩阵运算；
2. pandas：用于数据处理和分析，可以用来进行数据的读取、清洗、转换等操作；
3. matplotlib：用于绘制2D图表和图形界面；
4. seaborn：基于matplotlib的可视化库，提供更高级的图表和样式；
5. sklearn.neighbors：包含了KNN（K-Nearest Neighbors）分类器的实现，可以用于分类问题。

此外，还有一些辅助函数和参数，如：

1. plt：matplotlib的pyplot子模块，提供了更简便的API来绘制图表；
2. rcParams：matplotlib的默认参数设置，可以用来设置全局的绘图参数；
3. warnings：用于控制警告信息的输出。

使用RNN进行文本分类。 1. 编程的主要模块及说明： 模块 功能说明 1. 引入需要的库函数 通过import引入相关模块 2. 数据集读入并进行预处理 读取文件，获得文本和类型标签 3. 词向量数字化 文本去标点和特殊符号，并将文本内的词组进行word2vec处理变成64维的数字 4. 标准化 由于每个文本长短不一，因此要进行标准化，每个文本取前50个词组 5. 将数据集进行划分 数据集分出永不相见的训练集和开发集，并改为ndarray格式 6. 采用六步法搭建神经网络 使用keras中封装好的函数完成神经网络搭建（含RNN） 7. acc和loss可视化 通过plt和history函数完成代码

好的，以下是使用RNN进行文本分类的完整代码演示：

# 引入需要的库函数
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM, Embedding, Dropout
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.utils import to_categorical
from keras.callbacks import EarlyStopping
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 数据集读入并进行预处理
data = pd.read_csv('text_classification.csv', encoding='utf-8')
texts = data['text'].values
labels = data['label'].values

# 词向量数字化
tokenizer = Tokenizer(num_words=5000)
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
word_index = tokenizer.word_index
print('Found %s unique tokens.' % len(word_index))

# 标准化
max_len = 50
data = pad_sequences(sequences, maxlen=max_len)

# 将数据集进行划分
labels = to_categorical(labels)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 采用六步法搭建神经网络
model = Sequential()
model.add(Embedding(5000, 64))
model.add(LSTM(64, dropout=0.4, recurrent_dropout=0.4))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(512, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(2, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# acc和loss可视化
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=128, validation_split=0.1, callbacks=[EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3, min_delta=0.0001)])
acc = history.history['acc']
val_acc = history.history['val_acc']
loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']
epochs = range(len(acc))
plt.plot(epochs, acc, 'b', label='Training acc')
plt.plot(epochs, val_acc, 'r', label='Validation acc')
plt.title('Training and Validation accuracy')
plt.legend()
plt.figure()
plt.plot(epochs, loss, 'b', label='Training loss')
plt.plot(epochs, val_loss, 'r', label='Validation loss')
plt.title('Training and Validation loss')
plt.legend()
plt.show()

这个代码演示了使用RNN进行文本分类的完整流程，包括数据的读入和预处理、词向量数字化、标准化、数据集的划分、神经网络的搭建和acc/loss的可视化。希望能够对您有所帮助！