ax = state['Murder.Rate'].plot.hist(density=True, xlim=[0,12], bins=range(1,12))
时间: 2024-04-08 18:32:23 浏览: 24
这段代码是用来绘制一个直方图,其中横表示"Murder.Rate"的值,纵轴表示该值的频率或密度。通过设置参数density=True,可以将纵轴的值转换为密度,而不是频率。xlim=[0,12]用于设置横轴的范围在0到12之间。bins=range(1,12)表示将数据分为11个区间进行统计。绘制完成后,将返回一个AxesSubplot对象,并将其赋值给变量ax。
相关问题
import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd crime = pd.read_csv("data/crimeRatesByState2005.csv") crime = crime[crime.state != "United States"] crime = crime[crime.state != "District of Columbia"] plt.scatter(x=list(crime.murder), y=list(crime.burglary), s=50) plt.xlabel("murder") plt.ylabel("burglary") plt.show()
这段代码是用来读取名为 "crimeRatesByState2005.csv" 的文件,并将其中 "state" 列不为 "United States" 和 "District of Columbia" 的行筛选出来。然后使用 Matplotlib 库绘制了一个散点图,横坐标是 "murder" 列数据,纵坐标是 "burglary" 列数据,点的大小为50,横坐标标签为 "murder",纵坐标标签为 "burglary",最后展示了这个图。该图反映了美国2005年各州的谋杀率和入室盗窃率之间的关系。
r语言state.x77做决策树、神经网络支持向量机详细过程
对于R语言中的state.x77数据集,我们可以使用以下步骤来进行决策树、神经网络和支持向量机的分析。
1. 导入数据集
首先,我们需要导入state.x77数据集:
```r
data(state.x77)
```
2. 准备数据
将数据集划分为训练集和测试集:
```r
set.seed(123)
train_index <- sample(1:nrow(state.x77), 0.7 * nrow(state.x77))
train_data <- state.x77[train_index, ]
test_data <- state.x77[-train_index, ]
```
然后,我们需要将数据集中的响应变量(即“Murder”列)转换为分类变量:
```r
train_data$Murder <- ifelse(train_data$Murder > median(train_data$Murder), "High", "Low")
test_data$Murder <- ifelse(test_data$Murder > median(train_data$Murder), "High", "Low")
```
3. 决策树
我们可以使用rpart函数来创建一个决策树:
```r
library(rpart)
tree_model <- rpart(Murder ~ ., data = train_data, method = "class")
```
4. 神经网络
使用nnet函数来创建一个神经网络模型:
```r
library(nnet)
nn_model <- nnet(Murder ~ ., data = train_data, size = 5, softmax = TRUE)
```
5. 支持向量机
我们可以使用e1071包中的svm函数来创建一个支持向量机模型:
```r
library(e1071)
svm_model <- svm(Murder ~ ., data = train_data)
```
6. 模型评估
使用预测函数来评估模型的性能:
```r
tree_pred <- predict(tree_model, test_data, type = "class")
nn_pred <- predict(nn_model, test_data, type = "class")
svm_pred <- predict(svm_model, test_data)
```
计算模型的准确性:
```r
library(caret)
confusionMatrix(tree_pred, test_data$Murder)$overall["Accuracy"]
confusionMatrix(nn_pred, test_data$Murder)$overall["Accuracy"]
confusionMatrix(svm_pred, test_data$Murder)$overall["Accuracy"]
```
通过这些步骤,我们可以使用R语言中的state.x77数据集来构建决策树、神经网络和支持向量机模型,并评估它们的性能。
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