import numpy as np import pandas as pd X=pd.read_excel(r"C:\Users\Lenovo\Desktop\3.xlsx",header=None) #均方值规范化 from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X=scaler.fit_transform(X) #给类别分类 from sklearn.cluster import KMeans model = KMeans(n_clusters = 2, random_state=0, max_iter = 500) #分类数，随机种子，最大迭代数 model.fit(X) c=model.labels_ c=c.reshape((31,1)) X=np.hstack((X,c)) x0=X[X[:,10]==0,0] y0=X[X[:,10]==0,1] x1=X[X[:,10]==1,0] y1=X[X[:,10]==1,1] import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(x0,y0,'r*') plt.plot(x1,y1,'bo') plt.show()

这段代码是用 Python 对数据进行聚类分析的，主要使用了 sklearn 库中的 KMeans 模型和 matplotlib 库进行可视化。

首先，使用 pandas 库中的 read_excel 函数读取一个 Excel 文件，然后使用 StandardScaler 类进行均方值规范化，将数据进行标准化处理。接下来，使用 KMeans 模型对标准化后的数据进行分类，指定分类数为 2，随机种子为 0，最大迭代次数为 500。然后，将分类结果与原始数据合并，使用 numpy 库中的 hstack 函数将分类结果添加到原始数据的最后一列。

最后，使用 matplotlib 库中的 plot 函数将分类结果可视化，将第一列和第二列分别作为 x 轴和 y 轴，将分类结果为 0 的样本标记为红色的星号，将分类结果为 1 的样本标记为蓝色的圆点。最后调用 show 函数显示图像。

相关问题

import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_excel('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\meal_order_detail.xlsx') df

根据提供的代码，我们可以看出这是在使用pandas库读取一个Excel文件，并将其存储为一个DataFrame对象df。问号符号?可以用于获取有关对象的帮助信息。在这种情况下，输入df?将显示有关DataFrame对象的帮助信息，包括对象的属性和方法等。

以下是使用df?获取DataFrame对象帮助信息的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd

# 读取Excel文件并存储为DataFrame对象
df = pd.read_excel('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\meal_order_detail.xlsx')

# 获取DataFrame对象的帮助信息
df?

import numpy as np import pylab as pl import pandas as pd from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.model_selection import train_test_split X2=[] X3=[] X4=[] X5=[] X6=[] X7=[] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(3,)) X2=df.values.tolist() x2=[] for i in X2: if X2.index(i)<=2927: #两个单元楼的分隔数 x2.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(4,)) X3=df.values.tolist() x3=[] for i in X3: if X3.index(i)<=2927: x3.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(5,)) X4=df.values.tolist() x4=[] for i in X4: if X4.index(i)<=2927: x4.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(6,)) X5=df.values.tolist() x5=[] for i in X5: if X5.index(i)<=2927: x5.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(7,)) X6=df.values.tolist() x6=[] for i in X6: if X6.index(i)<=2927: x6.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(8,)) X7=df.values.tolist() x7=[] for i in X7: if X7.index(i)<=2927: x7.append(i) np.random.seed(42) q=np.array(X2[:2922]) w=np.array(x3[:2922]) e=np.array(x4[:2922]) r=np.array(x5[:2922]) t=np.array(x6[:2922]) p=np.array(x7[:2922]) eps=np.random.normal(0,0.05,152) X=np.c_[q,w,e,r,t,p] beta=[0.1,0.15,0.2,0.5,0.33,0.45] y=np.dot(X,beta)X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) alpha = 0.1 # 设置岭回归的惩罚参数 ridge = Ridge(alpha=alpha) ridge.fit(X_train, y_train) y_pred = ridge.predict(X_test) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print('MSE:', mse) coef = ridge.coef_ # 计算岭回归的系数 intercept = ridge.intercept_ # 计算岭回归的截距 print('Coefficients:', coef) print('Intercept:', intercept)修改这个代码，要求增加时间序列x1参与建模

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.model_selection import train_test_split

df = pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx', header=0, usecols=(1, 3, 4, 5, 6, 7, 8))
X1 = df.iloc[:, 0].values.reshape(-1, 1)
X2 = df.iloc[:, 1].values.reshape(-1, 1)
X3 = df.iloc[:, 2].values.reshape(-1, 1)
X4 = df.iloc[:, 3].values.reshape(-1, 1)
X5 = df.iloc[:, 4].values.reshape(-1, 1)
X6 = df.iloc[:, 5].values.reshape(-1, 1)
X7 = df.iloc[:, 6].values.reshape(-1, 1)

np.random.seed(42)
q = np.array(X1[:2922])
w = np.array(X2[:2922])
e = np.array(X3[:2922])
r = np.array(X4[:2922])
t = np.array(X5[:2922])
p = np.array(X6[:2922])
o = np.array(X7[:2922])

eps = np.random.normal(0, 0.05, 152)
X = np.concatenate((q, w, e, r, t, p, o), axis=1)
beta = [0.1, 0.15, 0.2, 0.5, 0.33, 0.45, 0.25]
y = np.dot(X, beta)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

alpha = 0.1
ridge = Ridge(alpha=alpha)
ridge.fit(X_train, y_train)
y_pred = ridge.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

print('MSE:', mse)
coef = ridge.coef_
intercept = ridge.intercept_
print('Coefficients:', coef)
print('Intercept:', intercept)