import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline uniqlo = pd.read_csv(r'c:\users\李响\Desktop\unique.csv') uniqlo . describe()

这段代码使用了Python中的Pandas、Matplotlib和Seaborn库，首先通过读取本地的一个名为unique.csv的文件，将数据读入到变量uniqlo中。然后使用describe()方法对数据进行描述性统计分析，例如计算均值、中位数、标准差、最小值和最大值等。最后将分析结果通过Matplotlib和Seaborn可视化库进行可视化展示。

其中，Pandas是Python中用于数据分析的重要库，可以方便地读取和处理各种类型的数据。Matplotlib是Python中用于绘制图形的库，可以实现各种类型的可视化展示。Seaborn是基于Matplotlib的高级可视化库，提供了更加美观、易用和丰富的图形展示功能。%matplotlib inline是Jupyter Notebook中的魔法命令，用于在Notebook中显示Matplotlib绘制的图形。

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import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt

这段代码导入了 pandas、numpy、scikit-learn 和 matplotlib.pyplot 库中的一些常用模块和函数。

- `import pandas as pd` 导入了 pandas 库，并将其重命名为 pd，用于数据处理和分析。
- `import numpy as np` 导入了 numpy 库，并将其重命名为 np，用于数值计算和数组操作。
- `from sklearn.model_selection import train_test_split` 导入了 scikit-learn 库中的 train_test_split 函数，用于将数据集拆分为训练集和测试集。
- `from sklearn.linear_model import LogisticRegression` 导入了 scikit-learn 库中的逻辑回归模型（LogisticRegression），用于进行分类任务。
- `from sklearn import metrics` 导入了 scikit-learn 库中的 metrics 模块，用于评估模型性能。
- `import matplotlib.pyplot as plt` 导入了 matplotlib 库中的 pyplot 模块，并将其重命名为 plt，用于绘制数据可视化图形。

这段代码的目的是导入所需的库和模块，以便在后续的代码中使用它们进行数据处理、模型训练和评估以及结果可视化等操作。

import matplotlib matplotlib.use("Agg") import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei'] plt.rcParams['font.family']='sans-serif' plt.figure(figsize=(6,4)) def test(): #********** Begin ***** #读取“各站点各时刻进出站客流数据.xlsx”，绘制站点 155 各时刻进站客流线性图 #最后，采用plt.savefig函数保存图片，文件路径如下："学员4.2/155各时刻进站客流线性图.png" #********** End **********#

可以将代码修改为以下形式：

import matplotlib
matplotlib.use("Agg")
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei']
plt.rcParams['font.family']='sans-serif'

def test():
# 读取数据
df = pd.read_excel('各站点各时刻进出站客流数据.xlsx')
# 筛选出站点155的数据
df_155 = df[df['站点编号']==155]
# 绘制线性图
plt.plot(df_155['时间'], df_155['进站客流'], color='b', label='进站客流')
plt.plot(df_155['时间'], df_155['出站客流'], color='r', label='出站客流')
plt.title('155站点各时刻进出站客流线性图')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('客流量')
plt.legend()
# 保存图片
plt.savefig('学员4.2/155各时刻进出站客流线性图.png')
plt.show()