f,ax=plt.subplots(1,2,figsize=(12,5)) sns.set_palette(["#9b59b6","#3498db",]) #设置所有图的颜色，使用hls色彩空间 sns.distplot(ruesult_df['fav'],bins=30,kde=True,label='123',ax=ax[0]) sns.distplot(ruesult_df['cart'],bins=30,kde=True,label='12',ax=ax[1])代码解释

时间: 2023-06-07 17:08:56 浏览: 169
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matplotilb中fig,ax = plt.subplots()的使用

f,ax=plt.subplots(1,2,figsize=(12,5)) sns.set_palette(["..."]) 这行代码的作用是创建一个包含两个子图的画布，大小为12*5，同时设置 seaborn（一个常用的可视化库）的调色板为指定颜色。
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Matplotlib在一张画布上画多个图的两种方法，plt.subplot,plt.subplots。 目录回顾plt.subplots()画法plt.subplot()画法保存 回顾 之前也用过plt.subplots()在一张图上画过多个图，今天看到用plt.subplot()的画法想...

mport numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply.xlsx") sns.set_context(font_scale=20) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) fig, ax = plt.subplots(figsize=(200,10)) sns.heatmap(plv_tb,vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(),cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}, ax=ax) plt.subplots_adjust(left=0.2, bottom=0.2) # 调整左边和底部的距离 plt.show() 怎么使热力图和色阶图距离变小

你可以通过调整 plt.subplots_adjust() 方法中的参数来调整热力图和色阶图之间的距离。具体来说，你可以将 left 和 bottom 的值减小，例如： python plt.subplots_adjust(left=0.1, bottom=0.1) 这...

y_pred = xgb_model.predict(X_test) cm = confusion_matrix(y_test,y_pred) fig, ax= plt.subplots(figsize=(10,10)) cmap=sns.cubehelix_palette(start=1.5,rot=3,gamma=0.8,as_cmap=True) sns.heatmap(cm,annot=True,fmt='g',cmap=cmap,linewidths=1.5,annot_kws={'size':20,'weight':'bold', 'color':'red'}) ax.set_xlabel('Predicted labels') ax.set_ylabel('True labels') ax.set_title('Confusion Matrix') plt.setp(ax.get_yticklabels() , rotation = 360) plt.xticks(fontsize=20) plt.yticks(fontsize=20) ax.xaxis.set_ticklabels(['未流失', '流失']) ax.yaxis.set_ticklabels(['未流失', '流失']) plt.show()

这段代码的作用是使用XGBoost模型对测试数据进行预测，并生成混淆矩阵可视化图。混淆矩阵可以帮助我们评估模型的性能，特别是在处理分类问题时。其中，y_test是测试数据的真实标签，y_pred是XGBoost模型对测试数据的...

# 创建图像 grid_kws = {"width_ratios": (.9, .9, .05), "wspace": 0.2} f, (ax1, ax2, cbar_ax) = plt.subplots(1, 3, gridspec_kw=grid_kws, figsize = (18, 9)) # 定义调色板 cmap = sns.diverging_palette(0, 230, 90, 60, as_cmap=True) # 画 NotFraud 表中的各个特征间相关性热力图 # 计算上三角mask矩阵 mask1 = np.zeros_like(corr_NotFraud) indices = np.triu_indices_from(corr_NotFraud) mask1[indices] = True # 过滤空值 mask1 = mask1[1:, :-1] corr_NotFraud = corr_NotFraud.iloc[1:, :-1].copy() ax1 =sns.???(corr_NotFraud, ax = ax1, vmin = -1, vmax = 1, cmap = cmap, square = False, \ annot=True, fmt=".2f", linewidths = 0.5, mask = mask1, cbar = False) ax1.set_xticklabels(ax1.get_xticklabels(), size = 16); ax1.set_yticklabels(ax1.get_yticklabels(), size = 16); ax1.set_title('fraud=1的热力图', size = 20)

ax1 = sns.heatmap(corr_NotFraud, ax=ax1, vmin=-1, vmax=1, cmap=cmap, square=False, annot=True, fmt=".2f", linewidths=0.5, mask=mask1, cbar=False) 其中，corr_NotFraud 是相关系数矩阵，ax=ax1 ...

cata_data= data_c[['gender', 'hypertension', 'heart_disease', 'ever_married','work_type', 'Residence_type', 'smoking_status']] fig = plt.figure(figsize=(16, 18)) for a, b in enumerate(cata_data.columns): ax = plt.subplot(4, 2, a+1) ax.set_title(b) sns.countplot(cata_data[b], palette='summer', hue=data_c['stroke']) ax.set_xlabel('') plt.subplots_adjust(wspace=0.15, hspace=0.7) plt.show()

这段代码是用来生成一个包含多个子图的图表，每个子图展示了不同特征的计数情况，并根据中风...整个图表大小为16x18，子图的排列方式为4行2列。最后，调整子图之间的间距并显示图表。 请问还有什么我可以帮助您的吗？

fig,ax=plt.subplots(1,2,figsize=(14,5)) sns.countplot(x='cp',data=data,hue='target',palette='Set3',ax=ax[0]) ax[0].set_xlabel("胸痛类型") data.cp.value_counts().plot.pie(ax=ax[1],autopct='%1.1f%%',explode=[0.01,0.01,0.01,0.01],shadow=True, cmap='Blues') ax[1].set_title("胸痛类型")

在第一行代码中，使用了plt.subplots函数创建了一个包含1行2列的图表，并指定了其大小为14x5。接下来，使用了Seaborn库中的countplot函数来绘制胸痛类型和目标变量之间的条形图，并使用了hue参数来指定目标变量对...

figure,ax=plt.subplots(1,2,figsize=(12,4)) ax[0].set_title('催款未付订单') ax[0].axhline(x=3, color='r', linestyle='-') sns.scatterplot(data=unpaid,x="逾期",y='需付金额',hue='短信催款次数',palette='Set2',ax=ax[0])被返回Line2D.set() got an unexpected keyword argument 'x'

figure, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 4)) ax[0].set_title('催款未付订单') ax[0].axvline(x=3, color='r', linestyle='-') sns.scatterplot(data=unpaid, x="逾期", y='需付金额', hue='短信催款次数', ...

# 聚类结果散点图（分类） #预测类别 X1_scaled = preprocessing.scale(data_1) #利用cluster的KMeans方法构建3个类的分类器，并对X1_scaled进行预测 kmeans = cluster.KMeans(n_clusters=3) pred = kmeans.fit_predict(X1_scaled) pred=pd.cut(pred,[-0.5,0.5,1.5,2.5],labels=["类别1","类别2","类别3"]) #取"内核长"和"内核宽"两维数据和对应的预测类别数据 df=pd.DataFrame("内核长":data_1['内核长'],"内核宽":data_1['内核宽'],"类别":pred) #绘制图形 sns.set(style="white") plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['font.family']=['sans-serif'] fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,5)) sns.scatterplot(x='内核长',y='内核宽',hue="类别",data=df,palette="Set2",sizes=50) plt.legend(bbox_to_anchor=(1,1),frameon=False) plt.show()

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5)) sns.scatterplot(x='内核长', y='内核宽', hue="类别", data=df, palette="Set2", sizes=50) plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 1), frameon=False) plt.show() 以上代码...

def plot_count(feature, title, df, size=1): f, ax = plt.subplots(1,1, figsize=(4size,4)) total = float(len(df)) g = sns.countplot(df[feature], order = df[feature].value_counts().index[:20], palette='Set3') g.set_title("Number and percentage of {}".format(title)) if(size > 2): plt.xticks(rotation=90, size=8) for p in ax.patches: height = p.get_height() ax.text(p.get_x()+p.get_width()/2., height + 3, '{:1.2f}%'.format(100height/total), ha="center") plt.show() plot_count("lei2", "lei", ob,4)解释这段代码

这段代码是一个 Python 函数，用于绘制数据框中...如果图像大小超过 2，则会将 x 轴标签旋转 90 度并缩小标签的字体大小。最后，函数会调用 plot_count 函数来绘制计数直方图，其中参数分别为 "lei2"、"lei"、ob 和 4。

# 绘制KDE图 f, axes = plt.subplots(3, 3, figsize=(10, 10), sharex=True, sharey=True) s = np.linspace(0, 3, 10) cmap = sns.cubehelix_palette(start=0.0, light=1, as_cmap=True) # 生成并绘制随机双变量数据集 x = food['胆固醇（每日参考值百分比）'].values y = food['钠（每日参考值百分比）'].values sns.kdeplot(x, y, cmap=cmap, shade=True, cut=5, ax=axes[0,0]) axes[0,0].set(xlim=(-10, 50), ylim=(-30, 70), title = '胆固醇和钠')，报错信息：OptionError: "No such keys(s): 'mode.use_inf_as_null'"

这个错误通常是因为您使用的Seaborn版本过低导致的。请升级您的Seaborn版本，方法如下： ...sns.set(style="white", color_codes=True, rc={"mode.use_inf_as_null": True}) 这样应该可以解决您的问题。

count_class_0, count_class_1 = target['ProdTaken'].value_counts() # Divide by class df_class_0 = df[target['ProdTaken'] == 'Not Taken'] df_class_1 = df[target['ProdTaken'] == 'Taken'] print(count_class_0) print(count_class_1)df_class_0_under = df_class_0.sample(count_class_1,random_state=42) df_under = pd.concat([df_class_0_under, df_class_1], axis=0) print('Random under-sampling:') print(df_under['ProdTaken'].value_counts()) df_under['ProdTaken'].value_counts().plot(kind='bar', title='Count (target)');trainset, testset = train_test_split(df_under, test_size=0.2, random_state=42) fig, ax = plt.subplots(1,2, figsize=(10, 5)) sns.countplot(x = trainset['ProdTaken'] , data = trainset['ProdTaken'],ax=ax[0],palette="Set3").set_title('TrainSet') sns.countplot(x = testset['ProdTaken'] , data = testset['ProdTaken'],ax=ax[1],palette="Set2").set_title('TestSet');

这段代码是在进行数据不平衡处理，将目标变量'ProdTaken'为'Taken'和'Not Taken'的数据样本数量进行平衡，使得两种类别的样本数量相等。具体操作是使用随机下采样方法，从'Not Taken'类别中随机抽取与'Taken'类别...

def outliers_proc(data, col_name, scale = 3): # data：原数据 # col_name：要处理异常值的列名称 # scale：用来控制删除尺度的 def box_plot_outliers(data_ser, box_scale): iqr = box_scale * (data_ser.quantile(0.75) - data_ser.quantile(0.25)) # quantile是取出数据对应分位数的数值 val_low = data_ser.quantile(0.25) - iqr # 下界 val_up = data_ser.quantile(0.75) + iqr # 上界 rule_low = (data_ser < val_low) # 筛选出小于下界的索引 rule_up = (data_ser > val_up) # 筛选出大于上界的索引 return (rule_low, rule_up),(val_low, val_up) data_n = data.copy() data_series = data_n[col_name] # 取出对应数据 rule, values = box_plot_outliers(data_series, box_scale = scale) index = np.arange(data_series.shape[0])[rule[0] | rule[1]] # 先产生0到n-1，然后再用索引把其中处于异常值的索引取出来 print("Delete number is {}".format(len(index))) data_n = data_n.drop(index) # 整行数据都丢弃 data_n.reset_index(drop = True, inplace = True) # 重新设置索引 print("Now column number is:{}".format(data_n.shape[0])) index_low = np.arange(data_series.shape[0])[rule[0]] outliers = data_series.iloc[index_low] # 小于下界的值 print("Description of data less than the lower bound is:") print(pd.Series(outliers).describe()) index_up = np.arange(data_series.shape[0])[rule[1]] outliers = data_series.iloc[index_up] print("Description of data larger than the lower bound is:") print(pd.Series(outliers).describe()) fig, axes = plt.subplots(1,2,figsize = (10,7)) ax1 = sns.boxplot(y = data[col_name], data = data, palette = "Set1", ax = axes[0]) ax1.set_title("处理异常值前") ax2 = sns.boxplot(y = data_n[col_name], data = data_n, palette = "Set1", ax = axes[1]) ax2.set_title("处理异常值后") return data_n代码每一行解析

这是一个用于处理异常值的函数，其输入为原始数据、要处理异常值的列名称和处理异常值的尺度。函数内部定义了一个嵌套函数 box_plot_outliers，用于通过箱型图的方法找出异常值的索引，并返回删除异常值后的数据、...

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply.xlsx") sns.set_context(font_scale=20) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) plt.figure(figsize=(200,10)) sns.heatmap(plv_tb,vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(),cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}) plt.show()设置热力图和色阶轴距离距离

可以使用plt.subplots_...通过plt.subplots()函数创建一个fig和ax对象，然后在sns.heatmap()函数中指定ax=ax参数，将绘图的轴设置为ax，最后调用plt.subplots_adjust()函数来调整热力图和色阶轴的距离。

import seaborn as sns corrmat = df.corr() top_corr_features = corrmat.index plt.figure(figsize=(16,16)) #plot heat map g=sns.heatmap(df[top_corr_features].corr(),annot=True,cmap="RdYlGn") plt.show() sns.set_style('whitegrid') sns.countplot(x='target',data=df,palette='RdBu_r') plt.show() dataset = pd.get_dummies(df, columns = ['sex', 'cp', 'fbs','restecg', 'exang', 'slope', 'ca', 'thal']) from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler standardScaler = StandardScaler() columns_to_scale = ['age', 'trestbps', 'chol', 'thalach', 'oldpeak'] dataset[columns_to_scale] = standardScaler.fit_transform(dataset[columns_to_scale]) dataset.head() y = dataset['target'] X = dataset.drop(['target'], axis=1) from sklearn.model_selection import cross_val_score knn_scores = [] for k in range(1, 21): knn_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k) score = cross_val_score(knn_classifier, X, y, cv=10) knn_scores.append(score.mean()) plt.plot([k for k in range(1, 21)], knn_scores, color='red') for i in range(1, 21): plt.text(i, knn_scores[i - 1], (i, knn_scores[i - 1])) plt.xticks([i for i in range(1, 21)]) plt.xlabel('Number of Neighbors (K)') plt.ylabel('Scores') plt.title('K Neighbors Classifier scores for different K values') plt.show() knn_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 12) score=cross_val_score(knn_classifier,X,y,cv=10) score.mean() from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier randomforest_classifier= RandomForestClassifier(n_estimators=10) score=cross_val_score(randomforest_classifier,X,y,cv=10) score.mean()的roc曲线的代码

fig, ax = plt.subplots() for i, (train, test) in enumerate(cv.split(X, y)): knn_classifier.fit(X.iloc[train], y.iloc[train]) knn_proba = knn_classifier.predict_proba(X.iloc[test])[:, 1] knn_fpr, ...

#读取鸢尾花数据 data = pd.read_csv('iris.csv') data.head() #箱线图 sns.boxplot(y=data['petal_length']) # palette="Blues"：调色板 sns.boxplot(x=data['species'],y=data['petal_length'],palette="Paired_r") 这段代码改为用matplotlib绘制

fig, ax = plt.subplots() # 绘制箱线图 ax.boxplot(data['petal_length']) # 设置y轴标签 ax.set_ylabel('Petal Length') # 显示图像 plt.show() 绘制不同种类之间的箱线图，可以使用以下代码： python...

matplotlib用sns配色

ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], label="Line 1") ax.plot([1, 2, 3], [3, 4, 5], label="Line 2") ax.legend() plt.show() 在这个例子中，我们使用了seaborn的“colorblind”配色方案，它适用于颜色感知障碍的...
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前端在 JSON 文件中通常不会直接写模板，并且 JSON 格式本身是基于键值对的，不支持换行和空格的保留。JSON 是一种数据交换格式，它要求数据结构紧凑、易于解析。如果你需要在前端显示模板内容，推荐使用 JavaScript 的模板字符串 (Template literals) 或者 Handlebars、Mustache 等前端模板引擎。 当你想在文本框中显示 JSON 数据时，会先将 JSON 转换成 HTML 可渲染的内容。例如： ```javascript let jsonData = { "template": "这是一个<br>换行示例", "text": "这是文
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机器学习在医院再入院率预测中的应用分析

资源摘要信息:"readmission-prediction:使用机器学习方法预测医院入院率" 1. 机器学习在医疗领域的应用 机器学习技术在医疗领域具有广泛的应用潜力，特别是在疾病的预测、诊断、治疗方案的制定以及患者的管理等方面。本项目专注于使用机器学习方法来预测糖尿病患者的医院再入院率，这是医疗数据科学中的一个重要分支，其目的是为了优化医疗资源的分配，降低医疗成本，以及提升患者的生活质量。 2. 糖尿病患者再入院率的预测 糖尿病是一种常见的慢性疾病，患者需要长期管理和监控。然而，即使在管理得当的情况下，糖尿病患者仍可能因为并发症或其他健康问题而需要再次入院治疗。通过机器学习技术，可以分析患者的医疗记录、生活习惯、治疗响应等数据，以预测哪些患者存在高风险的再次入院可能性。 3. 数据集与数据处理 本项目中所使用的数据集是公开可获得的，这使得其他研究者或开发者可以复制或扩展这项研究。数据预处理是机器学习项目中的关键步骤，它包括清洗数据（如处理缺失值、异常值）、数据标准化或归一化、特征选择（确定哪些变量对于预测模型最为重要）、数据转换（如编码分类变量）等。 4. Jupyter Notebook的使用 Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许创建和共享包含代码、可视化和解释性文本的文档，非常适合于数据分析、机器学习、统计建模等工作。在本项目中，Jupyter Notebook被用作演示和解释数据预处理和模型构建过程的工具。它也方便了结果的可视化展示，比如绘制各种图表和图形，以直观地展示模型的性能和预测结果。 5. 机器学习建模 机器学习模型的构建是通过选择适当的算法来完成的，可能包括决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。在建模过程中，需要对算法进行训练和验证，通常使用交叉验证的方法来评估模型的泛化能力。最终的模型需要在测试集上进行评估，以确保其准确性和可靠性。 6. 输出文件的生成 生成的最终输出文件可能包括模型的性能指标（如准确率、召回率、F1分数等）、关键特征的重要性排名、预测结果的可视化展示等。这些输出文件对于理解模型的预测能力以及将模型应用于实际医疗决策中都至关重要。 7. 项目团队与贡献 项目的成功往往需要一个跨学科的团队合作。这样的团队可能包括数据科学家、医疗专家、软件开发人员等。每个成员都根据自己的专业背景贡献于项目的不同方面，共同完成从数据收集、处理到模型构建和验证的全过程。 8. 教程与文档 本项目还包含详细说明和教程，这为学习者和使用者提供了宝贵的学习资源。通过阅读这些文档，用户不仅能够理解项目的实施步骤，还能学会如何应用机器学习技术于解决实际问题。这些教程可能是以文本、图表、代码注释等多种形式存在。 9. 开源精神与学术诚信 通过公开数据集和代码，本项目体现了开源精神，促进了知识共享和技术进步。这同时也强调了学术诚信的重要性，确保了研究成果的透明度和可验证性。 综上所述，本项目通过综合运用数据科学和机器学习方法，提供了一个预测糖尿病患者再入院率的有效框架，这对于医疗行业具有重要的实践意义和潜在的经济效益。通过开源的方式，也促进了相关知识的普及和技术的传播。