data.loc[:,data.dtypes.values=="int64"].shape[1]

这段代码是用于获取DataFrame中整型数据列的数量。其中，`data.dtypes`返回了DataFrame中每一列数据的数据类型，`.values`将其转化为一个NumPy数组，`=="int64"`会返回一个布尔型数组，用于过滤出数据类型为int64的列，最后使用`.shape[1]`获取满足条件的列的数量。

可以将这段代码拆分为以下几步：

# 获取DataFrame中每一列数据的数据类型
dtypes = data.dtypes

# 将数据类型转化为NumPy数组
dtypes_array = dtypes.values

# 获取数据类型为int64的列
int64_columns = dtypes_array == "int64"

# 获取满足条件的列的数量
num_int64_columns = int64_columns.sum()

或者更简单地：

num_int64_columns = (data.dtypes.values == "int64").sum()

注意，这段代码中需要先导入pandas库，因为DataFrame是pandas库中的一种数据结构。

相关问题

for i in range (data.loc[:,data.dtypes.values=="int64"].shape[1]): data.loc[i,data.dtypes.values=="int64"]= data.loc[i,data.dtypes.values=="int64"].apply(lambda x: float(x))

这段代码的作用是将DataFrame中的整型数据转化为浮点型数据。具体实现如下：

1. `data.loc[:,data.dtypes.values=="int64"]` 会先获取DataFrame中所有数据类型为int64的列；
2. `data.loc[i,data.dtypes.values=="int64"]` 会获取第i列数据类型为int64的数据；
3. `data.loc[i,data.dtypes.values=="int64"].apply(lambda x: float(x))` 会将第i列数据类型为int64的数据中的每个元素都转化为浮点型数据。这里使用了apply()方法，apply()会对Series中的每个元素都执行指定的操作，lambda x: float(x)表示将每个元素都转化为浮点型数据；
4. 最后将转化后的浮点型数据赋值回原始DataFrame中。

需要注意的是，这段代码中的循环实际上是对DataFrame中的每一列都执行了一遍相同的操作，因此可以使用applymap()方法来简化代码，如下所示：

data.loc[:, data.dtypes.values == "int64"] = data.loc[:, data.dtypes.values == "int64"].applymap(float)

这样就可以将DataFrame中所有数据类型为int64的数据都转化为浮点型数据了。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=["SimHei"] #单使用会使负号显示错误 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #把负号正常显示 # 读取北京房价数据 path='data.txt' data=pd.read_csv(path,header=None,names=['mianji','jiage']) # data.head() # data.describe() # 绘制散点图 data.plot(kind='scatter',x='mianji',y='jiage') plt.show() def computeCost(X,y,theta): inner=np.power((X*theta.T),2) return np.sum(inner)/(2*len(X)) data.insert(0,'Ones',1) clos=data.shape[1] X=data.iloc[:,0:clos-1] y=data.iloc[:,clos-1:clos] X=np.array(X.values) y=np.array(y.values) theta=np.array[0,0] computeCost(X,y,theta) def gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters): temp=np.array(np.zeros(theta.shape)) parameters=int(theta.ravel().shape[1]) cost=np.zeros(iters) for i in range(iters): error=(X*theta.T)-y for j in range(parameters): term=np.multiply(error,X[:,j]) temp[0,j]=theta[0,j]-((alpha/len(X))*np.sum(term)) theta=temp cost[i]=computeCost(X,y,theta) return theta,cost alpha=0.01 iters=1000 g,cost=gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters) x=np.linspace(data.mianji.min(),data.mianji.max(),100) f=g[0,0]+(g[0,1]*x) fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,8)) ax.plot(x,f,'r',label='北京房价') ax.scatter(data.mianji,data.jiage,label='Traning data') ax.legend(loc=4) ax.set_xlabel('房子面积') ax.set_ylabel('房子价格') ax.set_title("北京房价格回归图") plt.show()

在这段代码中，有几个错误：

1. 第一行和第二行之间应该有一个空行。

2. 导入numpy和pandas模块时，应该使用import语句，每个模块之间应该有一个空行。

3. 在第10行和11行中，应该将plt.rcParams的设置放在import语句之后。

4. 在第14行中，应该将data.insert(0,'Ones',1)改为data.insert(0,'Ones',np.ones(len(data)))，以便将1插入到整个列中。

5. 在第16行中，应该将clos改为cols，因为该变量代表“列数”。

6. 在第18行中，应该将theta=np.array[0,0]改为theta=np.array([0,0])，以便创建一个2个元素的数组。

7. 在第25行和26行之间应该有一个空行。

8. 在第27行中，应该将parameters=int(theta.ravel().shape[0])改为parameters=int(theta.ravel().shape[1])，因为该数组是一个2x1的数组。

9. 在第36行中，应该将g,cost=gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters)改为g,cost=gradientDescent(X,y,theta,alpha,int(iters))，以确保iters是一个整数。

10. 在第38行和39行之间应该有一个空行。

以下是修正后的代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"]  # 单使用会使负号显示错误
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False    # 把负号正常显示

# 读取北京房价数据
path = 'data.txt'
data = pd.read_csv(path, header=None, names=['mianji', 'jiage'])
# data.head()
# data.describe()

# 绘制散点图
data.plot(kind='scatter', x='mianji', y='jiage')
plt.show()

def computeCost(X, y, theta):
    inner = np.power((X * theta.T - y), 2)
    return np.sum(inner) / (2 * len(X))

data.insert(0, 'Ones', np.ones(len(data)))  # 将1插入到整个列中
cols = data.shape[1]
X = data.iloc[:, 0:cols-1]
y = data.iloc[:, cols-1:cols]
X = np.array(X.values)
y = np.array(y.values)
theta = np.array([0, 0])  # 创建一个2个元素的数组
computeCost(X, y, theta)

def gradientDescent(X, y, theta, alpha, iters):
    temp = np.array(np.zeros(theta.shape))
    parameters = int(theta.ravel().shape[1])
    cost = np.zeros(iters)
    for i in range(iters):
        error = (X * theta.T) - y
        for j in range(parameters):
            term = np.multiply(error, X[:, j])
            temp[0, j] = theta[0, j] - ((alpha / len(X)) * np.sum(term))
        theta = temp
        cost[i] = computeCost(X, y, theta)
    return theta, cost

alpha = 0.01
iters = 1000
g, cost = gradientDescent(X, y, theta, alpha, int(iters))  # 确保iters是一个整数

x = np.linspace(data.mianji.min(), data.mianji.max(), 100)
f = g[0, 0] + (g[0, 1] * x)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
ax.plot(x, f, 'r', label='北京房价')
ax.scatter(data.mianji, data.jiage, label='Traning data')
ax.legend(loc=4)
ax.set_xlabel('房子面积')
ax.set_ylabel('房子价格')
ax.set_title("北京房价格回归图")
plt.show()