import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdf = pd.read_excel(r'C:\Users\86187\Downloads\2022蓝桥江西省赛.xls')ff = df[df['学校名称'] == "江西理工大学"]plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']grouped = ff.groupby(['比赛科目', '奖项'])['准考证号'].agg('count').unstack()ax = grouped.plot.bar(figsize=(5, 3))for p in ax.containers: ax.bar_label(p, label_type='edge', fontsize=8)plt.show()如何调整三等奖和二等奖的位置

你可以在 `grouped` 变量上重新排列列的顺序，将二等奖和三等奖的列交换位置，然后再进行分组和绘图。具体代码如下：

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

df = pd.read_excel(r'C:\Users\86187\Downloads\2022蓝桥江西省赛.xls')
ff = df[df['学校名称'] == "江西理工大学"]

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
grouped = ff.groupby(['比赛科目', '奖项'])['准考证号'].agg('count').unstack()

# 重新排列列的顺序
grouped = grouped[['一等奖', '三等奖', '二等奖']]

ax = grouped.plot.bar(figsize=(5, 3))
for p in ax.containers:
    ax.bar_label(p, label_type='edge', fontsize=8)

plt.show()

这里使用了 `grouped[['一等奖', '三等奖', '二等奖']]` 将列的顺序重新排列。

相关问题

# Imports import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.formula.api as smf import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline import statsmodels.api as sm from statsmodels.formula.api import ols data = pd.read_csv('Advertising.csv') data.head()报错SyntaxError: invalid syntax

这个错误通常表示代码中有语法错误，导致Python解释器无法正确理解你的代码。可能是你在代码中使用了不支持的字符或不正确的语法。

根据你提供的信息，我看不出具体出了什么问题。但是，我注意到你的代码中有一行注释，这可能导致语法错误。Python中的注释应该以 # 开头，而不是以 // 开头（像在一些其他编程语言中一样）。

这是一个可能的修复方法：

# Imports 
import pandas as pd 
import numpy as np 
import statsmodels.formula.api as smf 
import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns 
%matplotlib inline 
import statsmodels.api as sm 

from statsmodels.formula.api import ols 

data = pd.read_csv('Advertising.csv') 
data.head()

如果这个修复方法不能解决你的问题，请提供更多的信息，比如完整的错误信息和代码。

import pandas as pd import warnings import sklearn.datasets import sklearn.linear_model import matplotlib import matplotlib.font_manager as fm import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns data = pd.read_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\data.xlsx') print(data.info()) fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) sns.heatmap(data.corr(), cmap="YlGnBu", annot=True) plt.title('相关性分析热力图') plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.show() y = data['y'] X = data.drop(['y'], axis=1) print('************************输出新的特征集数据***************************') print(X.head()) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) def relu(X): output=np.maximum(0, X) return output def relu_back_propagation(derror_wrt_output,X): derror_wrt_dinputs = np.array(derror_wrt_output, copy=True) derror_wrt_dinputs[x <= 0] = 0 return derror_wrt_dinputs def activated(activation_choose,X): if activation_choose == 'relu': return relu(X) def activated_back_propagation(activation_choose, derror_wrt_output, output): if activation_choose == 'relu': return relu_back_propagation(derror_wrt_output, output) class NeuralNetwork: def __init__(self, layers_strcuture, print_cost = False): self.layers_strcuture = layers_strcuture self.layers_num = len(layers_strcuture) self.param_layers_num = self.layers_num - 1 self.learning_rate = 0.0618 self.num_iterations = 2000 self.x = None self.y = None self.w = dict() self.b = dict() self.costs = [] self.print_cost = print_cost self.init_w_and_b()

这段代码实现了一个神经网络类 NeuralNetwork，用于训练数据并进行预测。首先，通过 Pandas 库读取一个 Excel 文件中的数据，并使用 Seaborn 库绘制数据的相关性分析热力图。然后，将数据集分为训练集和测试集，用于训练和评估模型。

接下来，定义了一个 relu() 函数和 relu_back_propagation() 函数，用于实现神经网络的激活函数和反向传播过程。其中，relu() 函数实现了 ReLU 激活函数，即将输入 X 中小于 0 的值置为 0，大于等于 0 的值保持不变；relu_back_propagation() 函数则实现了 ReLU 函数的反向传播过程，即计算误差关于输入的偏导数。

接着，定义了一个 NeuralNetwork 类，并实现了初始化方法 __init__()、初始化权重和偏置参数的方法 init_w_and_b()，以及训练模型的方法 train()。其中，__init__() 方法接受一个层次结构列表 layers_strcuture，用于指定神经网络的构成；init_w_and_b() 方法用于初始化神经网络的权重和偏置参数；train() 方法用于训练神经网络，并返回训练好的参数。

在 NeuralNetwork 类的 __init__() 方法中，首先初始化了神经网络的层数、学习率、迭代次数等参数。然后，定义了神经网络的权重参数和偏置参数，存储在类的实例变量 w 和 b 中。最后，定义了一个成本函数的列表 costs，存储训练过程中每次迭代的成本值。