import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from tqdm.notebook import tqdm import math from sklearn.metrics import log_loss, make_scorer from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler from sklearn.model_selection import KFold, StratifiedKFold, StratifiedGroupKFold from lightgbm import LGBMClassifier import warnings warnings.filterwarnings("ignore")

时间: 2023-08-14 09:52:07 浏览: 207
PY

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math

您好！对于您的代码导入部分，我注意到您导入了一些常用的数据处理和机器学习库，包括numpy、pandas、matplotlib、seaborn等。此外，还导入了一些特定的模块，如tqdm、math等。 这些库和模块通常用于数据预处理、特征工程、模型训练和评估等任务。您是否有关于这些库的具体问题，或者需要帮助解决特定问题呢？请您继续提问，我将尽力回答。
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pandas，matplotlib，numpy详解

python库python库

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn import metrics from sklearn import preprocessing

你给出的是 Python 的代码，我看到你正在使用一些流行的 Python 库，如 NumPy、matplotlib、pandas 和 seaborn，以及一些机器学习相关的库，如 scikit-learn。这些库都是非常有用的，能够帮助你进行数据分析、可视化...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from pylab import * import seaborn as sns import os from scipy import stats from sklearn import model_selection, preprocessing, naive_bayes, metrics, svm from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn import ensemble, tree # 忽略警告提示

- seaborn：基于Matplotlib的数据可视化库，提供更高级的图表和更丰富的样式选项。 - os：Python的内置库，用于处理文件和目录。 - scipy：用于科学计算的Python库，包括统计分析、数值计算等。 - sklearn：用于机器...

解释这段代码import numpy as np import pandas as pd from datetime import datetime from scipy.stats import skew from scipy.special import boxcox1p from scipy.stats import boxcox_normmax from sklearn.linear_model import ElasticNetCV, LassoCV, RidgeCV, Ridge from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor from sklearn.svm import SVR from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.preprocessing import RobustScaler, StandardScaler from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score from sklearn.metrics import mean_squared_error as mse from sklearn.metrics import make_scorer from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor from sklearn.linear_model import LinearRegression from mlxtend.regressor import StackingCVRegressor # from xgboost import XGBRegressor # from lightgbm import LGBMRegressor import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns

这段代码是在Python中导入所需要的库和模块...- import matplotlib.pyplot as plt：导入matplotlib库，并将其简写为plt，用于绘制图形。 - import seaborn as sns：导入seaborn库，并将其简写为sns，用于绘制图形。

import pandas as pd import numpy as np import scipy.stats as stats import seaborn as sns from sklearn.metrics import RocCurveDisplay from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import confusion_matrix,accuracy_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import tree from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier请在此基础上续写代码块，要求是（1） 读入数据后，选取自变量"sysBP", "diaBP","age","totChol","BMI", "heartRate", "glucose"记为X，因变量"TenYearCHD"记为y，组成新的数据集。¶

import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 读入数据 data = pd.read_csv("heart.csv") # 选取自变量 X = data[["sysBP", "diaBP", "age", "totChol", "BMI", "heart...

import numpy as np #矩阵操作函数库 import matplotlib.pyplot as plt #Matplotlib是Python的一个绘图库，是Python中最常用的可视化工具之一，可以非常方便地创建2D图表和一些基本的3D图表。 import pandas as pd #数据预处理库 import seaborn as sns # from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn import metrics from sklearn import preprocessing

2. matplotlib.pyplot：是Python的一个绘图库，可以用来绘制各种图表，如折线图、散点图、柱状图等。 3. pandas：是Python的一个数据处理库，可以方便地进行数据读取、清洗、处理和分析等操作。 4. seaborn：是...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 导入需要的模块 import warnings warnings.filterwarnings("ignore") from sklearn.metrics import confusion_matrix from itertools import cycle # from scipy import interp from sklearn.metrics import roc_curve, auc data = pd.read_csv('newdate.csv') print(data.head()) print(data.info()) print(data[data['Label'].isnull()]) data = data.dropna() print(data.info()) data['Label'] = data['Label'].map(int) print(data.info()) # 数据归一化 def normalization(data): _range = np.max(data) - np.min(data) return (data - np.min(data)) / _range data['铁水温度'] = normalization(data['铁水温度']) data['透气性指数'] = normalization(data['透气性指数']) print(data) # 相关性分析 plt.figure(figsize=(10, 10)) sns.heatmap(data=data.corr(), annot=True, cmap='Accent', vmax=1, vmin=-1) plt.show() df = pd.DataFrame(data.groupby(['Label'])['铁水温度'].count()) df.columns = ['num'] df.reset_index(inplace=True) print(df)解释每一行代码

3. import matplotlib.pyplot as plt: 导入matplotlib模块，并将其命名为plt，用于数据可视化。 4. import seaborn as sns: 导入seaborn模块，并将其命名为sns，用于更美观的数据可视化。 5. from sklearn....

import scanpy as sc import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sc.logging.print_versions() sc.set_figure_params(facecolor='white',figsize=(8,8)) sc.settings.verbosity = 3 # 下载数据集 adata = sc.datasets.visium_sge(sample_id="V1_Human_Lymph_Node") adata.var_names_make_unique()adata.var['mt']=adata.var_names.str.startswith('MT-') sc.pp.calculate_qc_metrics(adata,qc_vars=['mt'],inplace=True)

- matplotlib.pyplot as plt：导入Matplotlib库的Pyplot模块并使用别名plt。 - seaborn as sns：导入Seaborn库并使用别名sns。 2. 打印Scanpy和相关库的版本信息： - sc.logging.print_versions()：...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm import itertools import numpy as np from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_pacf,plot_acf from sklearn.metrics import r2_score,mean_absolute_error import seaborn as sns from scipy import stats #导入数据 ChinaBank = pd.read_csv('ChinaBank.csv',index_col = 'Date',parse_dates=['Date']) ChinaBank.head() #提取close列 sub = ChinaBank.loc['2014-01':'2014-06','Close'] print(sub.head()) #绘制时序图 plt.plot(sub) plt.show() #划分训练测试集 train = sub.loc['2014-01':'2014-05'] test = sub.loc['2014-06-01':'2014-06-30'] model = sm.tsa.arima.ARIMA(train,order=(1,1,0))#输入三个参数p d q arima_res=model.fit() arima_res.summary() #模型预测 predict=arima_res.predict('2014-06-01','2014-06-30') plt.plot(test.index,test) plt.plot(test.index,predict) plt.legend(['y_true','y_pred']) plt.show() print(len(predict)) #模型评价 print(mean_absolute_error(test,predict)) #残差分析 res=test-predict residual=list(res) plt.plot(residual) # 查看残差的均值是否在0附近 print(np.mean(residual)) # 残差正态性检验 plt.figure(figsize=(10,5)) ax=plt.subplot(1,2,1) sns.distplot(residual,fit=stats.norm) ax=plt.subplot(1,2,2) res=stats.probplot(residual,plot=plt) plt.show() 为啥预测的时候报错呢

请确保你的 matplotlib 和 seaborn 库已正确安装，并且没有其他相关问题。 请检查以上几个方面，确定是否有错误，并根据需要进行调整和修复。如果你能提供更详细的错误信息或报错提示，我可以给出更具体的帮助。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.style.use('fivethirtyeight')#样式美化 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import classification_reportdata=pd.read_csv('ex2data.txt',names=['exam1','exam2','admitted']) data.head()data.describe()sns.set(context='notebook',style='darkgrid',palette=sns.color_palette("RdBu",2)) sns.lmplot('exam1','exam2',hue='admitted',data=data, size=6, fit_reg=False, scatter_kws={"s":50}) plt.show()NameError Traceback (most recent call last) Cell In[16], line 2 1 sns.set(context='notebook',style='darkgrid',palette=sns.color_palette("RdBu",2)) ----> 2 sns.lmplot('exam1','exam2',hue='admitted',datb=datb, 3 size=6, 4 fit_reg=False, 5 scatter_kws={"s":50}) 6 plt.show() --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[17], line 2 1 sns.set(context='notebook',style='darkgrid',palette=sns.color_palette("RdBu",2)) ----> 2 sns.lmplot('exam1','exam2',hue='admitted',data=data, 3 size=6, 4 fit_reg=False, 5 scatter_kws={"s":50}) 6 plt.show() TypeError: lmplot() got multiple values for argument 'data'怎么修改

import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.style.use('fivethirtyeight')#样式美化 from sklearn.metrics import classification_report data=pd.read_csv('ex2data.txt',names=['exam1','...

#倒入相关库文件 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import recall_score from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.model_selection import train_test_split #首先我们先观察一下数据的总体描述 data = pd.read_csv('data.csv') data.describe(include='all') #观察数据的任意五行 data.sample(5) sns.countplot(data["target"]) plt.show() #target一共9个类别。由于是字符型，定义一个函数将target的类别标签转为index表示，方便后面计算交叉熵 def target2idx(targets): target_idx = [] target_labels = ['Class_1', 'Class_2', 'Class_3', 'Class_4', 'Class_5', 'Class_6', 'Class_7', 'Class_8', 'Class_9','Class_10'] for target in targets: target_idx.append(target_labels.index(target)) return target_idx #向量转化函数(提供参考，自行选择是否使用) def convert_to_vectors(c): m = len(c) k = np.max(c) + 1 y = np.zeros(m * k).reshape(m,k) for i in range(m): y[i][c[i]] = 1 return y #特征处理函数(提供参考，自行选择是否使用) def process_features(X): scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0,1)) X = scaler.fit_transform(1.0*X) m, n = X.shape X = np.c_[np.ones((m, 1)), X] return X #数据获取样例，可自行处理 X = np.array(data)[:,1:-1].astype(float) c = target2idx(data['target']) y = convert_to_vectors(c) #划分训练集和测试集比例在0.1-0.9之间 X_train, X_test, y_train, y_test, c_train, c_test = train_test_split(X, y, c, random_state = 0, test_size = 0.2) #模型训练及预测 #计算指标，本指标使用加权的方式计算多分类问题，accuracy和recall相等，可将其原因写入报告 accuracy = accuracy_score(c_test, c_pred) precision = precision_score(c_test, c_pred,average = 'weighted') recall = recall_score(c_test, c_pred,average = 'weighted') f1 = f1_score(c_test, c_pred,average = 'weighted') print("accuracy = {}".format(accuracy)) print("precision = {}".format(precision)) print("recall = {}".format(recall)) print("f1 = {}".format(f1))补全代码

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