data = pd.read_csv( r"D:\soft\hot-dog-places.csv") #data 转置 data = data.T plt.bar(data.index,data[0]+data[1]+data[2],label='冠军') plt.bar(data.index,data[1]+data[2],label='亚军') plt.bar(data.index,data[2],label='季军') plt.legend() plt.show()哪错了
时间: 2023-12-23 19:06:14 浏览: 40
这段代码存在两个问题:
1. `data = data.T` 代码没有必要,因为后面绘制的柱状图不需要使用数据的转置。如果将数据转置后再绘制柱状图,会导致柱状图的横坐标和纵坐标对应的数据不一致,从而绘制出错误的柱状图。
2. 在绘制柱状图时,使用了多个 `plt.bar()` 函数,但是没有考虑到柱状图的堆叠。在这里,需要使用 `bottom` 参数来表示上一层柱状图的高度,从而将多个柱状图堆叠在一起。具体来说,应该按照从下到上的顺序绘制柱状图,同时指定 `bottom` 参数,使得每个柱状图的高度为前面柱状图的高度之和。
修改后的代码如下:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv(r"D:\soft\hot-dog-places.csv")
plt.bar(data.index, data[0]+data[1]+data[2], label='冠军')
plt.bar(data.index, data[1]+data[2], bottom=data[0], label='亚军')
plt.bar(data.index, data[2], bottom=data[0]+data[1], label='季军')
plt.legend()
plt.show()
```
这样修改后,就可以正确绘制出三个城市的柱状图,并且将亚军和季军的柱状图堆叠在冠军的柱状图上方了。
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解释这段代码cancer='HNSC' train=pd.read_csv(dir_py+"\\tcga_data\\"+cancer+"\\ml_input.csv") target=pd.read_csv(dir_py+"\\tcga_data\\"+cancer+"\\tab_label.csv",index_col=0).values.ravel() indices = train.columns[2:] train=train.iloc[:,2:].T.values
这段代码用于读取和处理与癌症相关的数据。
- `cancer='HNSC'`:将变量`cancer`设置为字符串`'HNSC'`,表示所选的癌症类型为头颈部鳞状细胞癌。
- `train=pd.read_csv(dir_py+"\\tcga_data\\"+cancer+"\\ml_input.csv")`:使用`pd.read_csv()`函数读取名为`ml_input.csv`的文件,该文件位于路径`dir_py+"\\tcga_data\\"+cancer`下。读取的数据被存储在名为`train`的DataFrame中。
- `target=pd.read_csv(dir_py+"\\tcga_data\\"+cancer+"\\tab_label.csv",index_col=0).values.ravel()`:使用`pd.read_csv()`函数读取名为`tab_label.csv`的文件,该文件位于路径`dir_py+"\\tcga_data\\"+cancer`下。在这里,`index_col=0`表示将第一列作为索引列。读取的数据被存储在名为`target`的一维数组中。
- `indices = train.columns[2:]`:从`train` DataFrame中的列中提取索引,从第三列开始(索引2),并将其存储在名为`indices`的变量中。
- `train=train.iloc[:,2:].T.values`:从`train` DataFrame中选择所有行和从第三列开始的所有列。然后通过`.T`进行转置操作,将数据框转换为NumPy数组,并将结果存储回`train`变量中。
综上所述,这段代码的目的是读取与头颈部鳞状细胞癌相关的训练数据,并对数据进行处理,以便后续使用。
如果输入层和隐藏层神经元数均改为5,这段代码怎么改# 第1种取数据方法: X = data_set.iloc[:, 0:20].values.T # 前四列是特征,T表示转置 Y = data_set.iloc[:, 20:].values.T # 后三列是标签 Y = Y.astype('uint8') # 开始训练 start_time = datetime.datetime.now() # 输入20个节点,隐层20个节点,输出1个节点,迭代75000次 parameters = nn_model(X, Y, n_h=20, n_input=20, n_output=1, num_iterations=75000, print_cost=True) end_time = datetime.datetime.now() print("用时:" + str((end_time - start_time).seconds) + 's' + str(round((end_time - start_time).microseconds / 1000)) + 'ms') # 对模型进行测试 # data_test = pd.read_csv('D:\\iris_classification_BPNeuralNetwork-master\\bpnn_V2数据集\\iris_test.csv', header=None) data_test = pd.read_csv('E:\\Program\\nnbc1\\test.csv', header=None) x_test = data_test.iloc[:, 0:20].values.T y_test = data_test.iloc[:, 20:].values.T y_test = y_test.astype('uint8')
如果要将输入层和隐藏层神经元数均改为5,需要将nn_model函数中的参数n_h和n_input改为5,如下所示:
```
parameters = nn_model(X, Y, n_h=5, n_input=5, n_output=1, num_iterations=75000, print_cost=True)
```
同时,需要修改X的维数,将其改为(5, m),如下所示:
```
X = data_set.iloc[:, 0:5].values.T.reshape(5, -1)
```
其他部分的代码保持不变即可。需要注意的是,如果将隐藏层神经元数改为5,可能会导致模型的性能下降,需要根据具体情况进行调整。