data = pd.read_csv("data.csv") data.replace("M",1,inplace=True) data.replace("B",0,inplace=True) #获取特征x和特征y X = data.iloc[:, 3:5].values x = np.array(X) y = data.diagnosis #拆分训练集与测试集 #基于线性核函数的svm绘制分类边界 model = svm.SVC(kernel = 'linear') model.fit(x, y) #绘制分类边界线 l,r = x[:,0].min()-1,x[:,0].max()+1 b,t = x[:,1].min()-1,x[:,1].max()+1 n = 500 grid_x, grid_y = np.meshgrid(np.linspace(l, r, n), np.linspace(b, t, n)) #grid_x与geid_y押平了组成模型的输入，预测输出 mesh_x = np.column_stack((grid_x.ravel(), grid_y.ravel())) pred_mesh_y = model.predict(mesh_x) grid_z = pred_mesh_y.reshape(grid_x.shape) #绘制这些点 plt.figure('SVM', facecolor = 'lightgray') plt.title('SVM', fontsize = 16) plt.xlabel('x', fontsize = 14) plt.ylabel('y', fontsize = 14) plt.pcolormesh(grid_x, grid_y, grid_z, cmap = 'gray') plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], s = 60, c = y, label = 'points', cmap = 'jet') plt.legend() plt.show()

这段代码使用了支持向量机（SVM）算法对数据进行分类，并绘制了分类边界线。首先，对数据进行预处理，将"M"替换成1，"B"替换成0。然后使用特征x和特征y进行分类，其中x取data的第3到第5列，y取data的diagnosis列。接着，对数据进行拆分，分为训练集和测试集。然后，创建SVM模型对象，并使用fit()方法进行训练。接下来，以线性核函数为基础，使用meshgrid()函数生成网格点坐标，并将其输入SVM模型进行预测，得到分类结果。最后，使用pcolormesh()函数绘制分类边界线，并使用scatter()函数绘制数据点。其中，数据点用颜色表示类别，分类边界线用灰度表示。

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import numpy as np import pandas as pd train_data = pd.read_csv("C://Users//Dell//Desktop//数据分析作业//adult_train(1).csv") test_data = pd.read_csv("C://Users//Dell//Desktop//数据分析作业//adult_test.csv") #写入csv文件 columns = ['Age','Workclass','fnlgwt','Education','EdNum','MaritalStatus', 'Occupation','Relationship','Race','Sex','CapitalGain', 'CapitalLoss','HoursPerWeek','Country','Income'] #写入名称 df_train_set = pd.read_csv('C://Users//Dell//Desktop//数据分析作业//adult_train(1).csv', names=columns) #跳过表头 df_test_set = pd.read_csv('C://Users//Dell//Desktop//数据分析作业//adult_test.csv', names=columns, skiprows=1) #删除ID序列号栏 df_train_set.drop('fnlgwt', axis=1, inplace=True) df_test_set.drop('fnlgwt', axis=1, inplace=True) #用unknown替换？ for i in df_train_set.columns: df_train_set[i].replace('?', 'Unknown', inplace=True) df_test_set[i].replace('?', 'Unknown', inplace=True) #去掉非int64类型数据中的点和空格 for col in df_train_set.columns: if df_train_set[col].dtype != 'int64': df_train_set[col] = df_train_set[col].apply(lambda val: val.replace(" ", "")) df_train_set[col] = df_train_set[col].apply(lambda val: val.replace(".", "")) df_test_set[col] = df_test_set[col].apply(lambda val: val.replace(" ", "")) df_test_set[col] = df_test_set[col].apply(lambda val: val.replace(".", "")) # 将训练集导出为 csv 文件 df_train_set.to_csv('train_set.csv', index=False) # 将测试集导出为 csv 文件 df_test_set.to_csv('test_set.csv', index=False)

这段代码是用来读取和预处理成人收入数据集（Adult dataset）的。其中包括读取训练集和测试集的csv文件，去掉ID序列号栏，用"Unknown"替换缺失值"?"，去除非int64类型数据中的点和空格，并将处理后的数据集导出为csv文件。该数据集是一个二分类问题，目标是预测一个人的收入是否超过50K美元。这段代码中的预处理是为了对数据进行清洗和转换，以便更好地进行建模和预测。

import pandas as pd data= pd.read_csv('C:\\Users\\admin\\Desktop\\taobao.product2.csv', encoding='utf8',engine='python') data.drop('_id',axis=1, inplace=True)#去掉id列 data['price'].replace('¥', '', regex=True, inplace=True) #去掉price列的'¥' #从location列中取出省份和城市，然后删除location列 data['province']=data.location.apply(lambda x:x.split()[0]) data['city']=data.location.apply(lambda x:x.split()[0] if len(x)<4 else x.split()[1]) data.drop('location',axis=1, inplace=True) #数据类型转化 data['price']=data.price.astype('float64') for i in ['province','city']: data[i]=data[i].astype('category')

这段代码是用来读取一个名为taobao.product2.csv的CSV文件，并对数据进行一些处理操作。

首先，使用pandas库导入数据，并指定文件路径和编码格式。然后，通过设置engine='python'来使用python解析CSV文件。

接下来，使用drop函数去掉名为'_id'的列。使用replace函数去掉'price'列中的'¥'符号。

然后，从'location'列中提取省份和城市信息，并将其分别存储在新的'province'和'city'列中。如果'location'的长度小于4，则省份和城市相同；否则，取第二个元素作为城市。

最后，使用astype函数将'price'、'province'和'city'的数据类型转换为float64和category。

请问还有其他问题吗？