import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd df = pd.read_excel(r"db聚类专用版.xlsx") df.head() from sklearn.model_selection import train_test_split #数据划分 X = df[["Bridge length (m)","Structural type","Pier type","Foundation type", "Bearing type","Plane linear"]] y = df[['Vulnerability grade']] xtrain, xtest, ytrain, ytest =\ train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=100) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier( n_estimators=100, random_state=8 ) rf.fit(xtrain, ytrain) #预测训练集结果 train_predicted = rf.predict(xtrain)

你好！这段代码使用了 `matplotlib.pyplot` 和 `pandas` 库，并读取了一个名为 "db聚类专用版.xlsx" 的 Excel 文件。

接下来，使用 `pandas` 的 `read_excel()` 函数将 Excel 文件读取为一个名为 `df` 的 DataFrame 对象，并调用 `head()` 方法显示前几行数据。

然后，从 `df` 中选择了一些特征列作为输入变量 `X`，选择了一个目标列作为输出变量 `y`。

接下来，使用 `train_test_split()` 函数将数据集划分为训练集和测试集。其中，`X` 是输入数据，`y` 是目标变量，`test_size=0.2` 表示将数据划分为 80% 的训练集和 20% 的测试集，`random_state=100` 表示设置随机种子以确保可重复性。

然后，导入了 `RandomForestClassifier` 类，并创建了一个名为 `rf` 的随机森林分类器对象。其中，`n_estimators=100` 表示决策树数量为 100，`random_state=8` 表示设置随机种子以确保可重复性。

接下来，使用训练集的数据 `xtrain` 和目标变量 `ytrain` 调用 `fit()` 方法来训练随机森林分类器模型。

最后，使用训练集的数据 `xtrain` 调用 `predict()` 方法来预测训练集的结果，将预测结果存储在变量 `train_predicted` 中。

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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_excel("taobao_data_matplolib.xlsx") data = df["成交量"].values labels = df["位置"].values plt.bar(labels, data) plt.show()

这段代码使用了Python中的matplotlib库来绘制一个简单的柱状图。首先，通过pandas库的read_excel()函数读取了一个名为taobao_data_matplolib.xlsx的Excel文件，并将其中的成交量和位置两列数据分别存储到data和labels变量中。然后，使用matplotlib库的plt.bar()函数绘制了一个柱状图，x轴为位置，y轴为成交量。最后，使用plt.show()函数显示出这张图表。这段代码的作用是用柱状图展示不同位置的成交量，以便于比较和分析。

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns df=pd.read_csv("heart.csv")

这段代码是在Python中使用pandas和matplotlib库读取一个名为"heart.csv"的数据文件，并将其存储在名为df的变量中。然后，使用%matplotlib inline命令将图形内嵌到Notebook中，并使用seaborn库中的sns命令设置图形样式。这段代码的目的是为了准备数据以进行数据可视化和分析。