根据小说的总阅读数进行自动分箱处理并绘制直方图的代码
时间: 2024-02-13 20:07:03 浏览: 15
以下是根据小说的总阅读数进行自动分箱处理并绘制直方图的代码示例,使用 Python 语言和 pandas、numpy、matplotlib 库:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 读取数据
data = pd.read_csv('novels.csv')
# 自动分箱
clf = DecisionTreeClassifier(max_leaf_nodes=6)
clf.fit(np.array(data['total_reads']).reshape(-1, 1), data['novel_id'])
data['total_reads_range'] = clf.predict(np.array(data['total_reads']).reshape(-1, 1))
# 绘制直方图
plt.hist(data['total_reads'], bins='auto', alpha=0.7, rwidth=0.85)
plt.xlabel('Total Reads')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram of Total Reads')
plt.show()
```
其中,`novels.csv` 是包含小说名称、总阅读数和小说ID的数据文件。使用 `DecisionTreeClassifier` 进行自动分箱,`max_leaf_nodes` 参数指定分箱的最大叶节点数,这里设置为 6。绘制直方图使用 `plt.hist` 函数,`bins='auto'` 表示自动选择分箱数量,`alpha` 和 `rwidth` 分别表示柱形图的透明度和宽度。最后设置横纵坐标标签和标题,并使用 `plt.show` 函数显示图像。