解释这段代码:def draw(f_datas, labels): # 绘制数据图 d_dict = defaultdict(list) # 创建字典,默认值为列表类型 for i in range(len(labels)): # 循环遍历每一个样本 d_dict[labels[i]].append(f_datas[i]) # 将同一品种的鸢尾花放在一起 styles = ["ro", "b+", "g*"] # 设置一些样式 plt.rcParams["font.family"] = "STSong" # 设置支持中文 plt.subplot(1, 2, 1) # 添加子块 for i, (key, values) in enumerate(d_dict.items()): values = np.array(values) # 获取每一个品种对应的样本 plt.plot(values[:, 0], values[:, 1], styles[i], label=key) plt.legend() # 显示图例 plt.title("花萼的分布图") # 显示标题 plt.xlabel("花萼的长度") # 显示X轴标签 plt.ylabel("花萼的宽度") # 显示Y轴标签 plt.subplot(1, 2, 2) # 添加子块 for i, (key, values) in enumerate(d_dict.items()): values = np.array(values) plt.plot(values[:, 2], values[:, 3], styles[i], label=key) plt.legend() # 显示图例 plt.title("花瓣的分布图") # 显示标题 plt.xlabel("花瓣的长度") # 显示X轴标签 plt.ylabel("花瓣的宽度") # 显示Y轴标签 plt.subplots_adjust(wspace=0.4) # 调整位置 plt.show() # 显示图片
时间: 2024-04-04 08:31:29 浏览: 66
这段代码定义了一个名为 draw
的函数用于绘制数据图。具体流程如下:
- 定义一个默认值为列表类型的字典
d_dict
,用于将同一品种的鸢尾花放在一起。 - 使用
for
循环,遍历每一个样本,将同一品种的鸢尾花放在d_dict
字典中对应品种的列表中。 - 定义一个列表
styles
,用于设置数据点的样式。 - 使用
plt.rcParams
方法设置字体为 "STSong",以支持中文显示。 - 使用
plt.subplot
方法添加一个子块,用于绘制花萼的分布图。 - 使用
for
循环,遍历d_dict
字典中的每个键值对,获取每一个品种对应的样本,绘制出该品种的数据点,颜色和样式由styles
列表决定,同时设置图例。 - 使用
plt.title
方法设置子块的标题。 - 使用
plt.xlabel
方法设置子块的 X 轴标签。 - 使用
plt.ylabel
方法设置子块的 Y 轴标签。 - 使用
plt.subplot
方法添加另一个子块,用于绘制花瓣的分布图,重复步骤6-9。 - 使用
plt.subplots_adjust
方法调整两个子块的位置,使其之间有一定的间隔。 - 使用
plt.show
方法显示绘制出来的图像。
相关问题
解释这段代码:def init_data(): # 初始化数据 with open("iris.txt", mode="r", encoding="utf-8") as fp: lines = fp.readlines() # 按行读取数据 iris_datas = [] for i in range(1, len(lines)): # 从第2行开始读取 iris_datas.append(lines[i].replace("\n", "").replace("\"", "").split()) iris_datas = np.array(iris_datas) # 将数据转化为多维数组 labels = iris_datas[:, -1] # 获取标签数据,最后一列 f_datas = iris_datas[:, 1:-1] # 获取特征数据,第2列到倒数第2列 f_datas = f_datas.astype(np.float) # 改变数据类型 return f_datas, labels
这段代码定义了一个名为 init_data
的函数用于初始化数据。具体流程如下:
- 使用Python内置函数
open
打开文件 "iris.txt",以只读模式,编码方式为 "utf-8"。 - 使用文件对象的
readlines
方法按行读取文件内容,将每行数据存储在一个列表lines
中。 - 定义一个空列表
iris_datas
,用于存储去掉换行符和双引号之后的每行数据。 - 使用
for
循环,从第2行开始遍历lines
列表中的数据,去掉每行末尾的换行符和双引号,然后使用字符串的split
方法将每行数据切割成一个列表,将该列表添加到iris_datas
列表中。 - 使用
numpy
库将iris_datas
列表转换为一个多维数组,存储在变量iris_datas
中。 - 从
iris_datas
数组中获取标签数据,即最后一列,存储在变量labels
中。 - 从
iris_datas
数组中获取特征数据,即第2列到倒数第2列,存储在变量f_datas
中。 - 使用
astype
方法将f_datas
数组中的每个元素的数据类型转换为np.float
,即浮点型。 - 返回特征数据
f_datas
和标签数据labels
作为函数的返回值。
解释下列代码:def knn(test_data, train_datas, train_labels, k): nums = train_datas.shape[0] # 获取已知样本的数量 test_datas = np.tile(test_data, (nums, 1)) d_1 = test_datas - train_datas # 相应位置相减 d_2 = np.square(d_1) # 求平方 d_3 = np.sum(d_2, axis=1) # 按行求和 d_4 = np.sqrt(d_3) # 开平方,得到距离 index = np.argsort(d_4) # 排序获取排序后元素的索引 count = Counter(train_labels[index[:k]]) # 统计最邻近的k个邻居的标签 print(count) return count.most_common()[0][0] # 返回出现次数最多的标签
这段代码定义了一个名为 knn
的函数,用于进行K近邻分类。具体流程如下:
- 获取训练集中已知样本的数量,即训练集中有多少个样本,存储在变量
nums
中。 - 使用
np.tile
方法将测试数据test_data
复制成一个与训练集中样本数相同的矩阵test_datas
。 - 使用相应位置相减的方法,计算测试数据与每个训练集中的样本之间的距离,存储在
d_1
中。 - 使用平方的方法,将
d_1
中的每个元素平方,存储在d_2
中。 - 按行求和,将
d_2
中每一行元素相加,得到每个测试数据与训练集中每个样本之间的距离平方和,存储在d_3
中。 - 对
d_3
中每个元素进行开方,得到每个测试数据与训练集中每个样本之间的距离,存储在d_4
中。 - 使用
np.argsort
方法对d_4
中的元素进行排序,获取排序后元素的索引,存储在变量index
中。 - 使用
Counter
方法统计最邻近的k个邻居的标签,将它们存储在一个计数器对象count
中。 - 打印
count
,这里只是为了展示结果,并非必要步骤。 - 使用
most_common
方法获取出现次数最多的标签,并返回该标签作为函数的返回值。
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