fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(projection='3d') ax.scatter3D(X.iloc[:,0],X.iloc[:,1],X.iloc[:,2],c=y , alpha=0.8) plt.title('三维可视化：radius_mean——texture_mean——perimeter_mean')代码解释

这段代码使用了 Matplotlib 库中的 3D 绘图工具，用于将数据集 X 中的前三个特征（radius_mean、texture_mean 和 perimeter_mean）在三维空间中进行可视化。其中，X.iloc[:,0]、X.iloc[:,1] 和 X.iloc[:,2] 分别表示数据集中第一列、第二列和第三列的特征值。而 y 则表示数据集中的标签值。代码中的 ax.scatter3D() 函数用于绘制三维散点图，其中 c=y 参数表示按照标签值 y 对散点进行颜色编码，alpha=0.8 表示设置散点的透明度为 0.8。最后，plt.title() 函数用于添加图表标题，以便更好地说明图表的含义。

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data = pd.read_csv('/home/w123/Documents/fatigue_detecting-master/TXT-data/5.14/2/Eye aspect ratio.txt') y = data.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1) X = data.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1) regressor = LinearRegression() regressor.fit(X, y) y_pred = regressor.predict(X) print("Regression Function: y = {:.2f} + {:.2f}x".format(regressor.intercept_[0], regressor.coef_[0][0])) plt.scatter(X, y, color='blue') plt.plot(X, y_pred, color='red') plt.title('Linear Regression') plt.xlabel('Independent Variable') plt.ylabel('Dependent Variable') plt.legend(['Regression Line', 'Observations']) plt.show()改成三列数据分析

好的，可以按照以下方式修改代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv('/home/w123/Documents/fatigue_detecting-master/TXT-data/5.14/2/Eye aspect ratio.txt', header=None, names=['X1', 'X2', 'Y'])

# 分离自变量和因变量
X = data[['X1', 'X2']].values
y = data['Y'].values.reshape(-1, 1)

# 建立线性回归模型并拟合数据
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X, y)

# 预测因变量的值
y_pred = regressor.predict(X)

# 输出回归方程
print("Regression Function: y = {:.2f} + {:.2f}x1 + {:.2f}x2".format(regressor.intercept_[0], regressor.coef_[0][0], regressor.coef_[0][1]))

# 绘制散点图和回归直线
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(data['X1'], data['X2'], data['Y'], c='blue', marker='o')
ax.plot_trisurf(data['X1'], data['X2'], y_pred.flatten(), color='red', alpha=0.5)
ax.set_xlabel('Independent Variable 1')
ax.set_ylabel('Independent Variable 2')
ax.set_zlabel('Dependent Variable')
plt.title('Linear Regression')
plt.legend(['Regression Surface', 'Observations'])
plt.show()

修改后的代码使用了 `pandas` 库中的 `read_csv` 函数读取数据，并为数据加上了列名，以便更好地进行分析。接着，将自变量和因变量分别存储在 `X` 和 `y` 中，并使用 `LinearRegression` 类建立线性回归模型。对模型进行拟合后，使用模型预测因变量的值，并输出回归方程。最后，使用 `matplotlib` 库绘制了三维散点图和回归曲面。

python绘制动态散点图，数据为df = pd.DataFrame(columns=['time', 'x', 'y', 'z', 'concentration'])

在Python中，你可以使用matplotlib库来绘制动态散点图。如果你的数据存储在一个pandas DataFrame `df` 中，其结构包含时间('time')、三维坐标(x, y, z)以及浓度(concentration)，可以按照以下步骤创建动态散点图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import pandas as pd

# 假设df是你提供的DataFrame
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

def update Scatter(ax, df):
    x = df['x'].values
    y = df['y'].values
    z = df['z'].values
    concentration = df['concentration'].values
    ax.clear()
    ax.scatter(x, y, z, c=concentration, cmap='viridis')
    ax.set_xlabel('X Label')
    ax.set_ylabel('Y Label')
    ax.set_zlabel('Z Label')
    ax.title.set_text(f"Time: {df.iloc[0]['time']}")

# 初始数据可视化的动画
update_Scatter(ax, df)

# 创建一个函数用于更新动画帧
ani = FuncAnimation(fig, update_Scatter, fargs=(ax,), frames=df.iterrows(), interval=1000)  # 每秒更新一次
plt.show()