datax=df['Areas_of_interest'] datay=df['Votes'] pie=Pie("用户感兴趣领域-环形图",title_pos='center') pie.add("",datax,datay,legend_pos='left',radius=[40,70],legend_orient='vertical',is_label_show=True,rosetype='area')pie

时间: 2024-01-10 11:05:00 浏览: 54
这段代码同样是使用了 Python 的数据分析库 Pandas 和可视化库 pyecharts 对一个名为 "vote_result.csv" 的数据集进行操作，并进行数据可视化。该程序使用了 Pie() 方法画出一个带有玫瑰图效果的环形图，其中 "用户感兴趣领域-环形图" 是该环形图的标题，title_pos='center' 参数指定标题的位置为居中。程序通过 pie.add() 方法向环形图中添加数据，第一个参数 "" 表示该数据系列的名称为空，datax 数据作为环形图各个扇形的名称，datay 数据作为环形图各个扇形的值。legend_pos='left' 参数指定图例的位置为左侧，radius=[40,70] 参数指定环形图的内径和外径分别为 40 和 70，legend_orient='vertical' 参数指定图例的方向为垂直方向，is_label_show=True 参数指定是否显示数据标签，rosetype='area' 参数指定了使用玫瑰图的面积模式。最终，程序将生成的环形图显示出来。
相关问题

环形图 Out[3]: df = pd.read_csv(r"D:/商丘师范学院/课程/数据可视化/数据集/vote_result.csv") datax=df['Areas_of_interest'] datay=df['Votes'] pie=Pie("用户感兴趣领域",title_pos='center') pie.add("",datax,datay,legend_pos='left',legend_orient='vertical',is_label_show=True) pie

这段代码同样是在使用 Python 的数据分析库 Pandas 和可视化库 pyecharts 对一个名为 "vote_result.csv" 的数据集进行操作，并进行数据可视化。其中，程序首先通过 Pandas 读取 csv 文件中的数据，将 "Areas_of_interest" 列的数据赋值给变量 datax，将 "Votes" 列的数据赋值给变量 datay。接着，程序使用 pyecharts 中的 Pie() 方法画出一个环形图，其中 "用户感兴趣领域" 是该环形图的标题，title_pos='center' 参数指定标题的位置为居中。程序通过 pie.add() 方法向环形图中添加数据，第一个参数 "" 表示该数据系列的名称为空，datax 数据作为环形图各个扇形的名称，datay 数据作为环形图各个扇形的值。legend_pos='left' 参数指定图例的位置为左侧，legend_orient='vertical' 参数指定图例的方向为垂直方向，is_label_show=True 参数指定是否显示数据标签。最终，程序将生成的环形图显示出来。

df=pd.read_csv(r"D:/商丘师范学院/课程/数据可视化/数据集/vote_result.csv")datax=df['Areas_of_interest'] datay=df['Votes'] plt.pie(datay,labels=datax,radius=1,autopct='%1.2f%%',shadow=True) plt.show()

这段代码是在使用Python的matplotlib库绘制一个饼图，数据来源是一个名为vote_result.csv的文件，其中包含了每个领域的得票数。首先使用pandas库读取csv文件，并将领域和对应的得票数分别存储在datax和datay两个变量中。然后使用matplotlib库的pie函数绘制饼图，其中labels参数指定每个扇形的标签，datay参数指定每个扇形的大小，autopct参数指定百分比的格式，shadow参数指定是否显示阴影效果。最后使用show函数显示图形。
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df = pd.read_csv(r"D:/商丘师范学院/课程/数据可视化/数据集/vote_result.csv") datax=df['Areas_of_interest'] datay=df['Votes'].astype(float) plt.pie(datay,[0.2,0.2,0,0,0,0,0,0,0],datax,radius=2,autopct='%1.1f%%',shadow=True)什么意思

其中，程序首先通过 Pandas 读取 csv 文件中的数据，将 "Areas_of_interest" 列的数据赋值给变量 datax，将 "Votes" 列的数据转换为浮点数类型并赋值给变量 datay。接着，程序使用 Matplotlib 中的 plt.pie() 方法画...

请指出下列python代码的错误并改正。from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression kf = KFold(n_splits=3) accuracy_rate=[] cm=[] for train_index, test_index in kf.split(data): dataX_train = x[train_index] dataX_test=x[test_index] dataY_train = y[train_index] dataY_test=y[test_index] model = LogisticRegression() model.fit(dataX_train, dataY_train.astype('int')) # print(model.predict(dataX_test)) # print(dataY_test.tolist()) accuracy_rate.append(sum(model.predict(dataX_test)==dataY_test.tolist())/len(dataY_test)) cm.append(confusion_matrix(y_true=dataY_test, y_pred=model.predict(dataX_test)).T)

这段代码缺少了要导入的库和相关数据。需要根据具体情况添加和修改代码。另外，在定义 model 时需要加上缩进。 修改后的代码如下： ... model.fit(dataX_train, dataY_train.astype('int'))

if shuffle: random_num = [index for index in range(len(dataX))] np.random.shuffle(random_num) dataX = dataX[random_num] datay = datay[random_num]

接着，将dataX和datay按照random_num的顺序重新排列，以实现数据的随机打乱。这样做可以确保在每个epoch开始时，训练数据都会以随机的顺序进行训练，增加模型的泛化能力和减少过拟合的风险。 需要注意的是，这段...

ax.pie(list(df['Votes']),labels=list(df['Areas_of_interest']),autopct='%1.2f%%',pctdistance=0.8,wedgeprops={'width':0.4})plt.title('用户感兴趣领域',fontsize=18,loc='center')

然后使用matplotlib库创建一个图形对象ax，并使用ax对象的pie函数绘制饼图，其中list(df['Votes'])指定每个扇形的大小，labels=list(df['Areas_of_interest'])指定每个扇形的标签，autopct='%1.2f%%'指定百分比的...

dataX = dataX[random_num]

这行代码将根据随机打乱后的索引列表random_num，重新排列dataX数组的顺序。 假设dataX是一个数组，包含了训练样本的特征数据。通过使用random_num作为索引，可以将dataX中的元素按照random_num的顺序...

def temp(filename,x,dic): path='excelFile/'+filename df = pandas.read_excel(path,header=None) data = [] datax = df.iloc[0].tolist() datay=df.iloc[1].tolist() transInt(datax) transInt(datay) slope,intercept,r,p,std_err=stats.linregress(datax,datay) def myfunc(datax): return slope*datax+intercept mymodel=list(map(myfunc,datax)) plt.scatter(datax,datay) plt.plot(datax,mymodel) print(x) result=myfunc(int(x)) if r>=0.7 or r<=-0.7: count=2 while count<6 : mymodel_2=numpy.poly1d(numpy.polyfit(datax,datay,count)) myline=numpy.linspace(min(datax),max(datay),100) r2=r2_score(datay,mymodel_2(datax)) plt.scatter(datax,datay) plt.plot(myline,mymodel_2(myline)) result=mymodel_2(int(x)) if r2>=0.7 or r2<=-0.7: break plt.savefig('figs/result.png') dic['Y']=str(result)这段代码报错main thread is not in main loop

datay = df.iloc[1].tolist() transInt(datax) transInt(datay) slope, intercept, r, p, std_err = stats.linregress(datax, datay) def myfunc(datax): return slope * datax + intercept mymodel = list...

下面的这段python代码，哪里有错误，修改一下：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler training_set = pd.read_csv('CX2-36_1971.csv') training_set = training_set.iloc[:, 1:2].values def sliding_windows(data, seq_length): x = [] y = [] for i in range(len(data) - seq_length): _x = data[i:(i + seq_length)] _y = data[i + seq_length] x.append(_x) y.append(_y) return np.array(x), np.array(y) sc = MinMaxScaler() training_data = sc.fit_transform(training_set) seq_length = 1 x, y = sliding_windows(training_data, seq_length) train_size = int(len(y) * 0.8) test_size = len(y) - train_size dataX = Variable(torch.Tensor(np.array(x))) dataY = Variable(torch.Tensor(np.array(y))) trainX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[1:train_size]))) trainY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[1:train_size]))) testX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[train_size:len(x)]))) testY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[train_size:len(y)]))) class LSTM(nn.Module): def __init__(self, num_classes, input_size, hidden_size, num_layers): super(LSTM, self).__init__() self.num_classes = num_classes self.num_layers = num_layers self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.seq_length = seq_length self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes) def forward(self, x): h_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) c_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) # Propagate input through LSTM ula, (h_out, _) = self.lstm(x, (h_0, c_0)) h_out = h_out.view(-1, self.hidden_size) out = self.fc(h_out) return out num_epochs = 2000 learning_rate = 0.001 input_size = 1 hidden_size = 2 num_layers = 1 num_classes = 1 lstm = LSTM(num_classes, input_size, hidden_size, num_layers) criterion = torch.nn.MSELoss() # mean-squared error for regression optimizer = torch.optim.Adam(lstm.parameters(), lr=learning_rate) # optimizer = torch.optim.SGD(lstm.parameters(), lr=learning_rate) runn = 10 Y_predict = np.zeros((runn, len(dataY))) # Train the model for i in range(runn): print('Run: ' + str(i + 1)) for epoch in range(num_epochs): outputs = lstm(trainX) optimizer.zero_grad() # obtain the loss function loss = criterion(outputs, trainY) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 100 == 0: print("Epoch: %d, loss: %1.5f" % (epoch, loss.item())) lstm.eval() train_predict = lstm(dataX) data_predict = train_predict.data.numpy() dataY_plot = dataY.data.numpy() data_predict = sc.inverse_transform(data_predict) dataY_plot = sc.inverse_transform(dataY_plot) Y_predict[i,:] = np.transpose(np.array(data_predict)) Y_Predict = np.mean(np.array(Y_predict)) Y_Predict_T = np.transpose(np.array(Y_Predict))

dataY_plot = dataY.data.numpy() # 对结果进行反归一化 data_predict = sc.inverse_transform(data_predict) dataY_plot = sc.inverse_transform(dataY_plot) Y_predict[i,:] = np.transpose(np.array...

将冒号后面的代码改写成一个nn.module类：data1 = pd.read_csv("终极1.csv", usecols=[17], encoding='gb18030') df = data1.fillna(method='ffill') data = df.values.reshape(-1, 1) scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) data = scaler.fit_transform(data) train_size = int(len(data) * 0.8) test_size = len(data) - train_size train, test = data[0:train_size, :], data[train_size:len(data), :] def create_dataset(dataset, look_back=1): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset)-look_back-1): a = dataset[i:(i+look_back), 0] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back, 0]) return np.array(dataX), np.array(dataY) look_back = 30 trainX, trainY = create_dataset(train, look_back) testX, testY = create_dataset(test, look_back) trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1])) testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1])) model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(1, look_back), return_sequences=True)) model.add(LSTM(50)) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(trainX, trainY, epochs=6, batch_size=1, verbose=2) trainPredict = model.predict(trainX) testPredict = model.predict(testX) trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict) trainY = scaler.inverse_transform([trainY]) testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict) testY = scaler.inverse_transform([testY])

return np.array(dataX), np.array(dataY) look_back = 30 trainX, trainY = create_dataset(train, look_back) testX, testY = create_dataset(test, look_back) trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0],...

将冒号后面的代码改写成一个nn.module类：import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM data1 = pd.read_csv("终极1.csv", usecols=[17], encoding='gb18030') df = data1.fillna(method='ffill') data = df.values.reshape(-1, 1) scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) data = scaler.fit_transform(data) train_size = int(len(data) * 0.8) test_size = len(data) - train_size train, test = data[0:train_size, :], data[train_size:len(data), :] def create_dataset(dataset, look_back=1): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset)-look_back-1): a = dataset[i:(i+look_back), 0] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back, 0]) return np.array(dataX), np.array(dataY) look_back = 30 trainX, trainY = create_dataset(train, look_back) testX, testY = create_dataset(test, look_back) trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1])) testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1])) model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(1, look_back), return_sequences=True)) model.add(LSTM(50)) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(trainX, trainY, epochs=6, batch_size=1, verbose=2) trainPredict = model.predict(trainX) testPredict = model.predict(testX) trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict) trainY = scaler.inverse_transform([trainY]) testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict) testY = scaler.inverse_transform([testY])

return np.array(dataX), np.array(dataY) look_back = 30 trainX, trainY = create_dataset(train, look_back) testX, testY = create_dataset(test, look_back) trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape...

x_train=dataX[:train_size,:].reshape(-1,timestep,feature_size) y_train=dataY[:train_size].reshape(-1,1)中的dataX和dataY的区别详解

在这个代码片段中，dataX和dataY都是用来分别存储输入和输出数据的。 dataX是一个二维数组，表示输入数据。其中，第一个维度表示数据的样本数，第二个维度表示时间步数（也就是序列长度），第三个维度表示特征数...

解释train_size = int(len(dataY) * 0.7) test_size = len(dataY) - train_size trainX, testX = np.array(dataX[0:train_size]), np.array(dataX[train_size:len(dataX)]) trainY, testY = np.array(dataY[0:train_size]), np.array(dataY[train_size:len(dataY)

这段代码的作用是将数据集 dataX 和 dataY 分割成训练集和测试集，其中训练集用于训练模型，测试集用于评估模型性能。具体来说，代码首先根据总数据集中数据Y的数量将训练集的大小设为总数据集的70%。然后，代码计算...

解释这段代码dataX, dataY = [], [] for i in range(len(y)-1): dataX.append(y[i:i+1]) dataY.append(y[i+1]) dataX = np.array(dataX) dataY = np.array(dataY) # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(dataY) * 0.7) test_size = len(dataY) - train_size trainX, testX = np.array(dataX[0:train_size]), np.array(dataX[train_size:len(dataX)]) trainY, testY = np.array(dataY[0:train_size]), np.array(dataY[train_size:len(dataY)]) # 调整输入数据的形状 trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1])) testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1])) # 定义模型结构 model = Sequential() model.add(SimpleRNN(units=10, input_shape=(1, 1))) model.add(Dense(units=1)) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练模型 history = model.fit(trainX, trainY, epochs=10, validation_data=(testX, testY))

1.将原始数据y拆分为输入数据dataX和输出数据dataY，其中dataX的每个元素为y中的一个元素，dataY的每个元素为对应dataX元素的下一个元素。 2.将dataX和dataY转换为numpy数组格式，并将其划分为训练集和测试集。 3....

import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties font_set = FontProperties(fname=r"E:\数据清洗与预处理\实验\实验四\simsun.ttc", size=20)#导入宋体字体文件 dataX = [1,2,3,4] dataY = [2,4,4,2] plt.plot(dataX,dataY) plt.title("绘制直线",FontProperties=font_set) plt.xlabel("x轴",FontProperties=font_set) plt.ylabel("y轴",FontProperties=font_set) plt.show()的错误在哪

这段代码存在两个错误： 1. 第一行缺少换行符，应该写成： import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties ... plt.ylabel("y轴", fontproperties=font_set)

解释dataX, dataY = [], [] for i in range(len(y)-1): dataX.append(y[i:i+1]) dataY.append(y[i+1]) dataX = np.array(dataX) dataY = np.array(dataY)

这段代码的作用是将一个序列 y 拆分成两个数组 dataX 和 dataY，其中 dataX 包含 y 中每个元素及其后一个元素组成的子序列，dataY 包含 y 中每个元素的后一个元素。具体来说，代码首先创建两个空数组 dataX 和 dataY...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成sin函数数据 x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.1) y = np.sin(x) # 可视化sin函数 plt.plot(x, y) plt.show() from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, SimpleRNN # 准备数据 dataX, dataY = [], [] for i in range(len(y)-1): dataX.append(y[i:i+1]) dataY.append(y[i+1]) dataX = np.array(dataX) dataY = np.array(dataY) # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(dataY) * 0.7) test_size = len(dataY) - train_size trainX, testX = np.array(dataX[0:train_size]), np.array(dataX[train_size:len(dataX)]) trainY, testY = np.array(dataY[0:train_size]), np.array(dataY[train_size:len(dataY)]) # 调整输入数据的形状 trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1])) testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1])) # 定义模型结构 model = Sequential() model.add(SimpleRNN(units=10, input_shape=(1, 1))) model.add(Dense(units=1)) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练模型 history = model.fit(trainX, trainY, epochs=10, validation_data=(testX, testY))梯度可视化

3. 将回调函数添加到模型中：history = model.fit(trainX, trainY, epochs=10, validation_data=(testX, testY), callbacks=[tensorboard_callback]) 4. 在命令行中输入以下命令来启动TensorBoard：tensorboard --...

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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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ggflags包的定制化主题与调色板：个性化数据可视化打造秘籍

![ggflags包的定制化主题与调色板：个性化数据可视化打造秘籍](https://img02.mockplus.com/image/2023-08-10/5cf57860-3726-11ee-9d30-af45d079f268.png) # 1. ggflags包概览与数据可视化基础 ## 1.1 ggflags包简介 ggflags是R语言中一个用于创建带有国旗标记的地理数据可视化的包，它是ggplot2包的扩展。ggflags允许用户以类似于ggplot2的方式创建复杂的图形，并将地理标志与传统的折线图、条形图等结合起来，极大地增强了数据可视化的表达能力。 ## 1.2 数据可视
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如何使用Matlab进行风电场风速模拟，并结合Weibull分布和智能优化算法预测风速？

针对风电场风速模拟及其预测，特别是结合Weibull分布和智能优化算法，Matlab提供了一套完整的解决方案。在《Matlab仿真风电场风速模拟与Weibull分布分析》这一资源中，你将学习如何应用Matlab进行风速数据的分析和模拟，以及预测未来的风速变化。 参考资源链接：[Matlab仿真风电场风速模拟与Weibull分布分析](https://wenku.csdn.net/doc/63hzn8vc2t?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，Weibull分布的拟合是风电场风速预测的基础。Matlab中的统计工具箱提供了用于估计Weibull分布参数的函数，你可以使
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小栗子源码2.9.3版本发布

资源摘要信息:"小栗子源码_*.*.*.*.zip" 根据提供的信息，此压缩包中包含的文件应与"小栗子"项目的源码有关，版本号为*.*.*.*。"小栗子"很可能是一个软件产品的名称，而源码则指的是该软件项目最原始的代码文件。源码对于IT行业的开发人员来说是极其重要的资源，它包含了构建程序所需的所有指令和注释。开发者通过阅读和修改源码来改进软件、修复bug、添加新功能或进行定制化开发。 该压缩包的描述和标题一致，没有额外提供更多的信息，这表明我们只能从标题本身推测其内容。标题中的"*.*.*.*"很可能表示的是该软件的版本号，其中： - "2"代表软件的主版本号，通常意味着软件的架构或者功能上发生了重大的变更。 - "9"可能是次版本号，表示软件功能的增强或是一些新功能的添加。 - "3"可能是修订版本号，通常是指在次要版本基础上的小的错误修复或改动。 - "0"可能是补丁版本号，表示对次要版本的一些微小的修复或更新。 由于没有提供标签信息，我们无法得知该软件具体的应用场景或是目标用户。同时，压缩包内文件的具体结构和所包含的文件类型也无从得知，通常一个软件的源码包会包含多个文件，例如： - 源代码文件：通常以.cpp、.h、.java、.py等为后缀，分别代表C++、C语言、Java或Python等不同编程语言的源代码。 - 资源文件：可能包含图片、音频、视频等资源文件，这些资源文件被源代码引用以提供程序的视觉或听觉效果。 - 编译脚本或配置文件：如Makefile、build.xml、CMakeLists.txt等，它们用于自动化编译过程。 - 项目文档：可能包含README、LICENSE等，用于说明软件的使用、安装、版权和许可证等信息。 - 开发者文档：包含了API文档、开发指南、设计文档等，以帮助开发者更好地理解软件的架构和开发细节。 在没有具体的文件列表情况下，无法提供更深入的分析。如果需要进一步分析压缩包内部结构和内容，需要解压该压缩文件，并查看具体的文件列表和文件内容。在处理源码时，需要具备与之相对应的编程语言知识和开发经验，才能有效地理解和使用这些源码。对于开发人员而言，源码是学习编程技术、掌握软件架构和提高编程能力的宝贵资源。对于企业来说，源码则涉及到产品的知识产权和商业机密，因此管理源码的安全性和保密性至关重要。