import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set(style="darkgrid")

时间: 2023-06-04 15:08:13 浏览: 191

使用Python 库 NumPy、Pandas 和 seaborn来分析泰坦尼克数据集.zip

在数据分析领域，Python库NumPy、Pandas和seaborn是不可或缺的工具。NumPy提供了强大的数值计算功能，Pandas则用于数据处理和管理，而seaborn则是基于matplotlib的数据可视化库，它提供了丰富的统计图形选项。在这个泰坦尼克数据集的分析中，我们将深入探讨如何利用这些库来揭示影响乘客生存率的关键因素。我们需要导入所需的库，并加载数据。泰坦尼克数据集通常包含乘客的个人信息，如年龄、性别、票价、船舱等级等。Pandas的`read_csv()`函数可以方便地读取CSV格式的数据： ```python import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_csv('P2_titanic-master/titanic.csv') ``` 接下来，我们进行数据预处理。这包括处理缺失值，例如，对于年龄（Age）和船舱（Cabin）字段，我们可以用中位数填充缺失的年龄，而船舱信息太杂乱，可以选择忽略。对于性别（Sex），我们将其转换为数值类型，如男性设为0，女性设为1。此外，还可以将船票等级（Pclass）和是否独自旅行（SibSp+Parch=0）转换为哑变量。 ```python data['Age'].fillna(data['Age'].median(), inplace=True) data['Sex'] = data['Sex'].map({'male': 0, 'female': 1}) data['IsAlone'] = (data['SibSp'] + data['Parch']) == 0 data.drop(['Cabin', 'Embarked'], axis=1, inplace=True) ``` 现在，我们可以使用Pandas的内置统计函数来探索数据。例如，查看各特征与生存率（Survived）的关系： ```python data.groupby('Sex')['Survived'].mean() data.groupby('Pclass')['Survived'].mean() data.groupby('IsAlone')['Survived'].mean() ``` 为了进一步理解这些关系，我们可以使用seaborn创建可视化图表。例如，性别与生存率的柱状图，船票等级与生存率的箱线图： ```python sns.countplot(x='Sex', hue='Survived', data=data) sns.boxplot(x='Pclass', y='Survived', data=data) plt.show() ``` 此外，我们还可以利用`sns.heatmap()`绘制相关性矩阵，查看不同特征之间的关联性： ```python correlation_matrix = data.corr() sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm') plt.show() ``` 接下来，我们可以使用逻辑回归或其他机器学习算法（如随机森林、支持向量机等）建立模型，预测生存率。在训练模型之前，我们需要将非数值特征（如Sex和IsAlone）编码为数值，然后将数据集分为训练集和测试集。 ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression X = data.drop('Survived', axis=1) y = data['Survived'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 假设我们使用逻辑回归 logistic_regression = LogisticRegression() logistic_regression.fit(X_train, y_train) y_pred = logistic_regression.predict(X_test) ``` 评估模型性能，如准确率、精确率、召回率和F1分数： ```python from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) precision = precision_score(y_test, y_pred) recall = recall_score(y_test, y_pred) f1 = f1_score(y_test, y_pred) print(f'Accuracy: {accuracy}') print(f'Precision: {precision}') print(f'Recall: {recall}') print(f'F1 Score: {f1}') ``` 通过以上步骤，我们可以了解哪些因素（如性别、船票等级、是否独自旅行）影响了泰坦尼克号上乘客的生存概率，并使用机器学习模型进行预测。在实际项目中，可能还需要对模型进行调优，以提高预测效果。Python的NumPy、Pandas和seaborn库提供了强大的工具，使我们能够高效地完成数据清洗、分析和可视化任务。

这不是一个问题，而是Python中导入一些常用数据科学库的代码。要使用这些库，必须先导入它们。导入numpy可以使用数组进行数学计算，pandas用于数据分析和处理，matplotlib用于可视化数据，seaborn是一个高层次的数据可视化库。sns.set(style="darkgrid") 是用来设置绘图风格。

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import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set(style="darkgrid")

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

解释以下代码：import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn import tree

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

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import yfinance as yf import pywt 这些要怎样装库

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rcParams import seaborn as sns import warnings from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier包含的库函数

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

import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv("taobao_data_matplolib.csv",encoding='gbk') data = df["价格"].values labels = df["位置"].values plt.figure(dpi=150) sns.barplot(labels, data)

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

import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import sklearn import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline啥意思

使用jupyter进行数据处理阶段的代码如下：代码1import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline sns.set(palette="summer",font='Microsoft YaHei',font_scale=1.2) from warnings import filterwarnings filterwarnings('ignore')

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 解释代码import pandas as pd import seaborn as sns from pandas import DataFrame,Series

import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False %matplotlib inline

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