如何在上述代码中做更改,将样本数量显示为百分比呢
时间: 2023-02-07 17:17:42 浏览: 54
在上述代码中,您可以通过计算样本总数来将样本数量显示为百分比。首先计算样本总数,然后将每个样本的数量除以样本总数并乘以 100,以获得百分比。
例如,假设您有以下代码:
```
samples = [10, 20, 30, 40]
for i, sample in enumerate(samples):
print(f"Sample {i+1}: {sample}")
```
要将样本数量显示为百分比,您可以按如下方式更改代码:
```
samples = [10, 20, 30, 40]
total = sum(samples)
for i, sample in enumerate(samples):
percentage = sample / total * 100
print(f"Sample {i+1}: {percentage:.2f}%")
```
这将使用样本总数计算百分比,并使用 `:.2f` 格式化字符串保留两位小数。
相关问题
上述代码中的合成样本包含原始数据吗
在上述代码中,合成样本是通过SMOTE算法生成的,它包含来自原始数据集的样本,并在少数类样本之间进行插值以生成新的合成样本。因此,合成样本是在原始数据的基础上生成的,并且包含了原始数据的一部分。
具体来说,在代码中,我们首先读取了原始数据集,然后使用SMOTE算法生成了合成样本。合成样本是通过在少数类样本之间进行插值生成的,并且在某种程度上反映了原始数据集的特征分布。
如果你想仅使用合成样本进行训练,而不包含原始数据,可以使用`X_resampled`和`y_resampled`作为训练数据集。这些变量包含了从原始数据集中生成的合成样本。
希望这个解答对你有所帮助!如果你还有其他问题,请随时提问。
在上面的饼状图上直接显示样本数量,而不是百分数
如果您希望在饼状图上直接显示样本数量而不是百分比,请修改`autopct`参数为`'%1.0f'`。以下是修改后的示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 样本集数据
labels = ['类别A', '类别B', '类别C', '类别D']
sizes = [25, 30, 15, 30] # 样本集各类别的数量
# 饼状图设置
colors = ['yellowgreen', 'gold', 'lightskyblue', 'lightcoral']
explode = (0.1, 0, 0, 0) # 突出显示某个类别,此处突出显示第一类别
# 绘制饼状图,并直接显示样本数量
plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.0f%%', shadow=True, startangle=90)
# 添加图标题
plt.title("样本集分布情况")
# 显示图形
plt.axis('equal') # 使饼状图为正圆形
plt.show()
```
在代码中,将`autopct`参数的值修改为`'%1.0f%%'`,这样饼状图上将直接显示每个类别的样本数量。运行代码后,将会显示一个饼状图,其中每个扇区表示一个类别,并显示对应的样本数量。