import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sb from scipy.io import loadmat raw_data = loadmat('ex6data1.mat') raw_data
时间: 2023-08-14 22:13:30 浏览: 77
这段代码使用了多个Python库,包括`numpy`、`pandas`、`matplotlib`、`seaborn`和`scipy`。其中,`loadmat()`函数是`scipy.io`库中的函数,它可以将MATLAB格式的文件加载到Python中。这段代码中,它加载了名为`ex6data1.mat`的文件,并将其存储在`raw_data`变量中。
在加载数据之后,可以使用`type()`函数来检查数据类型,以确保数据已正确加载。例如,在Python控制台中,您可以键入以下内容:
```python
print(type(raw_data))
```
输出应该为`<class 'dict'>`,这意味着数据已经成功加载并存储在字典对象中。要访问字典中存储的数据,您可以使用相应的键。例如,要访问键为`'X'`的数据,请键入以下内容:
```python
X = raw_data['X']
```
这将把`X`变量设置为存储在`raw_data`字典中键为`'X'`的值。同样,要访问键为`'y'`的数据,请输入以下内容:
```python
y = raw_data['y']
```
这将把`y`变量设置为存储在`raw_data`字典中键为`'y'`的值。
相关问题
import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply3.xlsx")读入后怎么取字段
你可以使用 Pandas 的 `loc` 或 `iloc` 方法来取出 DataFrame 中的特定字段。具体而言,`loc` 方法可以通过列名来取出字段,而 `iloc` 方法可以通过列的索引来取出字段。以下是两种方法的示例:
假设你要取出 `df` 中的 `sale` 和 `date` 两个字段,其中 `sale` 字段在第 2 列,`date` 字段在第 3 列,你可以这样做:
使用 `loc` 方法:
```python
# 通过列名取出字段
df_new = df.loc[:, ["sale", "date"]]
```
使用 `iloc` 方法:
```python
# 通过列的索引取出字段
df_new = df.iloc[:, [1, 2]]
```
上述代码中,`df_new` 就是取出 `df` 中的 `sale` 和 `date` 两个字段后得到的新 DataFrame。其中 `:` 表示取出所有行,`["sale", "date"]` 或 `[1, 2]` 表示取出第 2 列和第 3 列。你可以根据实际需要修改这些代码。
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
这段代码的作用是导入所需的Python库和模块,并忽略警告提示。其中包括:
- pandas:用于数据处理和分析的Python库。
- numpy:用于数值计算的Python库。
- matplotlib:用于绘制数据可视化图表的Python库。
- pylab:Matplotlib中的一个模块,提供了许多方便的函数和工具来创建各种类型的图表。
- 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:用于机器学习和数据挖掘的Python库,包括数据预处理、模型选择、模型评估等。
- naive_bayes:朴素贝叶斯分类器模块。
- metrics:模型评估指标模块。
- svm:支持向量机模块。
- LogisticRegression:逻辑斯蒂回归模块。
- KNeighborsClassifier:K近邻分类模块。
- ensemble:集成学习模块。
- tree:决策树模块。
忽略警告提示可以使代码运行时不显示警告信息,使代码输出更加清晰。
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