dict_ = df['Medium for online class'].value_counts().to_dict() plt.figure(figsize=(12,12)) plt.pie(x=dict_.values(), startangle=0, explode=[0, 0.01, 0.05, 0.1, 0.2]) plt.legend(labels=dict_.keys(), loc='upper right',shadow=True, facecolor='lightyellow') plt.show()

这是一个关于数据可视化的代码，使用了 pandas 和 matplotlib 库。首先，从一个名为 df 的数据帧中获取了一个名为 Medium for online class 的列，然后使用 value_counts() 方法计算该列中每个值的数量，将其转换为一个字典 dict_。接下来，创建一个大小为 12x12 的图形，使用 pie() 方法绘制一个饼图，其中 x 参数为 dict_ 的值，startangle 参数为 0，explode 参数指定了每个扇形离中心的距离，legend() 方法添加了标签和图例。最后，使用 show() 方法显示图形。

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import pandas as pd import matplotlib import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import jieba as jb import re from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.feature_selection import chi2 import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) import numpy as np #定义删除除字母,数字，汉字以外的所有符号的函数 def remove_punctuation(line): line = str(line) if line.strip()=='': return '' rule = re.compile(u"[^a-zA-Z0-9\u4E00-\u9FA5]") line = rule.sub('',line) return line def stopwordslist(filepath): stopwords = [line.strip() for line in open(filepath, 'r', encoding='utf-8').readlines()] return stopwords df = pd.read_csv('./online_shopping_10_cats/online_shopping_10_cats.csv') df=df[['cat','review']] df = df[pd.notnull(df['review'])] d = {'cat':df['cat'].value_counts().index, 'count': df['cat'].value_counts()} df_cat = pd.DataFrame(data=d).reset_index(drop=True) df['cat_id'] = df['cat'].factorize()[0] cat_id_df = df[['cat', 'cat_id']].drop_duplicates().sort_values('cat_id').reset_index(drop=True) cat_to_id = dict(cat_id_df.values) id_to_cat = dict(cat_id_df[['cat_id', 'cat']].values) #加载停用词 stopwords = stopwordslist("./online_shopping_10_cats/chineseStopWords.txt") #删除除字母,数字，汉字以外的所有符号 df['clean_review'] = df['review'].apply(remove_punctuation) #分词，并过滤停用词 df['cut_review'] = df['clean_review'].apply(lambda x: " ".join([w for w in list(jb.cut(x)) if w not in stopwords])) tfidf = TfidfVectorizer(norm='l2', ngram_range=(1, 2)) features = tfidf.fit_transform(df.cut_review) labels = df.cat_id X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['cut_review'], df['cat_id'], random_state = 0) count_vect = CountVectorizer() X_train_counts = count_vect.fit_transform(X_train) tfidf_transformer = TfidfTransformer() X_train_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_train_counts) 已经写好以上代码，请补全train和test函数

以下是train和test函数的代码：

def train(X_train_tfidf, y_train):
    clf = MultinomialNB().fit(X_train_tfidf, y_train)
    return clf

def test(clf, X_test):
    X_test_counts = count_vect.transform(X_test)
    X_test_tfidf = tfidf_transformer.transform(X_test_counts)
    y_pred = clf.predict(X_test_tfidf)
    return y_pred

train函数使用MultinomialNB()方法来拟合特征矩阵和标签，返回训练后的分类器clf。

test函数使用训练好的分类器clf来预测X_test的标签，返回预测结果y_pred。在预测之前，需要使用之前定义的count_vect和tfidf_transformer对X_test进行向量化和tf-idf转换。

import pandas as pd import numpy as np import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel(r"C:\Users\li'yi'jie\Desktop\运筹学网络规划数据.xlsx") edges = [] for i in range(len(df)): edge = { "id": df.loc[i, "边的编号"], "tail": df.loc[i, "边的尾节点"], "head": df.loc[i, "边的头节点"], "length": df.loc[i, "长度"], "capacity": df.loc[i, "容量"] } edges.append(edge) plt.figure(figsize=(15,15)) G = nx.DiGraph() for edge in edges: G.add_edge(edge["tail"], edge["head"], weight=edge["length"]) pos = nx.spring_layout(G) nx.draw(G, pos, with_labels=True) labels = nx.get_edge_attributes(G, "weight") nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels, label_pos=0.5) plt.show() all_pairs = dict(nx.all_pairs_dijkstra_path_length(G)) rows = [] for start_node, dist_dict in all_pairs.items(): for end_node, dist in dist_dict.items(): rows.append({'起始节点': start_node, '终止节点': end_node, '最短路径长度': dist}) df_result = pd.DataFrame(rows) df_result.to_excel('all_pairs.xlsx', index=False) # 计算每个节点到其他节点的平均最短距离 avg_dists = [] for node in G.nodes(): dist_sum = 0 for dist in all_pairs[node].values(): dist_sum += dist avg_dist = dist_sum / len(G.nodes()) avg_dists.append(avg_dist) # 画柱状图 plt.figure(figsize=(15,15)) plt.bar(G.nodes(), avg_dists) plt.title("每个节点到其他节点的平均最短距离") plt.xlabel("节点") plt.ylabel("平均最短距离") plt.show()在上述代码的基础上，计算每条边被最短路径使用的次数，并按照该次数对所有边进行排序，讨论该结果反映了网络中哪些信息

要计算每条边被最短路径使用的次数，可以在计算最短路径的过程中统计每条边被使用的次数。具体地，可以使用networkx库中的all_pairs_dijkstra_path函数计算所有节点对之间的最短路径，并在计算路径时记录每条边被使用的次数。代码如下：

all_paths = dict(nx.all_pairs_dijkstra_path(G))
edge_counts = {edge["id"]: 0 for edge in edges}
for start_node in all_paths:
    for end_node in all_paths[start_node]:
        path = all_paths[start_node][end_node]
        for i in range(len(path) - 1):
            edge_id = G[path[i]][path[i+1]]["id"]
            edge_counts[edge_id] += 1

这段代码首先使用all_pairs_dijkstra_path函数计算所有节点对之间的最短路径，然后对于每条最短路径，遍历路径上的所有边，统计每条边被使用的次数。

计算出每条边被使用的次数后，我们可以按照该次数对所有边进行排序，反映了哪些信息呢？这个排序结果可以反映网络中哪些边对于最短路径的重要性比较高，即哪些边在最短路径中被更频繁地使用。这对于我们了解网络的拓扑结构、优化网络设计等方面都有一定的参考价值。