x = np.linspace(df.min().min(), df.max().max(), 100) plt.plot(x, norm.pdf(x, mean['Tt1'], std['Tt1']), color='#6699cc', label='Tt1') plt.plot(x, norm.pdf(x, mean['Tt2'], std['Tt2']), color='#99ccff', label='Tt2') plt.plot(x, norm.pdf(x, mean['Tt3'], std['Tt3']), color='#ffcccc', label='Tt3') df.plot.kde()怎么修改颜色

时间: 2023-08-04 10:07:00 浏览: 150
你可以在每个 plot 函数中添加一个参数 color 来指定曲线的颜色。例如,要将 Tt1 的曲线颜色改为红色,可以将代码修改为: ``` x = np.linspace(df.min().min(), df.max().max(), 100) plt.plot(x, norm.pdf(x, mean['Tt1'], std['Tt1']), color='red', label='Tt1') plt.plot(x, norm.pdf(x, mean['Tt2'], std['Tt2']), color='#99ccff', label='Tt2') plt.plot(x, norm.pdf(x, mean['Tt3'], std['Tt3']), color='#ffcccc', label='Tt3') df.plot.kde() ``` 这样就可以将 Tt1 的曲线颜色改为红色了。同理,你可以通过修改 color 参数来改变其他曲线的颜色。
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns from seaborn.external.kde import gaussian_kde sns.set() from scipy import stats from typing import * df = pd.read_excel("D:\\pythonProject\\data\\冬天.xls") power = df["功率"] #获取一列,用一维数据 power = np.array(power) print(power) import numpy as np from sklearn.neighbors import KernelDensity # 将 DataFrame 转换为 numpy 数组 data = df.to_numpy() # 从DataFrame类型中提取所需的列并将其转换为numpy数组类型 data = np.array(df['功率']) # 使用gaussian_kde函数进行核密度估计 density = gaussian_kde(data) # 生成横坐标 x = np.linspace(min(data), max(data),60) plt.plot(x, density(x)) import numpy as np from scipy import interpolate # 准备数据 x = data y = density(x) # 进行B样条曲线拟合 tck = interpolate.splrep(x, y, k=3, s=0) # 计算拟合曲线的值 x_new = np.linspace(x.min(), x.max(), 500) y_new = interpolate.splev(x_new, tck, der=0) # 保存系数矩阵 np.savez('tck.npz', tck)

这这段这段代码这段代码是这段代码是在这段代码是在Python这段代码是在Python中这段代码是在Python中使用这段代码是在Python中使用numpy这段代码是在Python中使用numpy、这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、p这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、se这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seab这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、sc这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具,这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具,以这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具,以及这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具,以及读这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具,以及读取这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具,以及读取名这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具,以及读取名为这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具,以及读取名为“这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具,以及读取名为“冬这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具,以及读取名为“冬天这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具,以及读取名为“冬天.xls这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具,以及读取名为“冬天.xls”的这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具,以及读取名为“冬天.xls”的Excel这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具,以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具,以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具,以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具,以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具,以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据,这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具,以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据,其中这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具,以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据,其中包这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具,以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据,其中包括这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具,以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据,其中包括了这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具,以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据,其中包括了功这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具,以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据,其中包括了功率这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具,以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据,其中包括了功率这这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具,以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据,其中包括了功率这一这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具,以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据,其中包括了功率这一列这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具,以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据,其中包括了功率这一列的这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具,以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据,其中包括了功率这一列的数据这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具,以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据,其中包括了功率这一列的数据。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D features = df[["Bridge length (m)","Pier type","Foundation type","Hole","Span (m)", "Bearing type","Plane linear"]] target = data['Vulnerability grade'] # 生成测试数据网格 x = np.linspace(features['feature1'].min(), features['feature1'].max(), 100) y = np.linspace(features['feature2'].min(), features['feature2'].max(), 100) z = np.linspace(features['feature3'].min(), features['feature3'].max(), 100) X_test = np.meshgrid(x, y, z) X_test = np.vstack((X_test[0].flatten(), X_test[1].flatten(), X_test[2].flatten())).T # 绘制预测结果的空间曲面 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.scatter(features['feature1'], features['feature2'], features['feature3'], c=target, cmap='coolwarm', label='Training Data') ax.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], X_test[:, 2], c=test_predicted, cmap='coolwarm', label='Predicted Data') ax.set_xlabel('Feature 1') ax.set_ylabel('Feature 2') ax.set_zlabel('Feature 3') ax.legend() plt.show()

在您提供的代码中,有一些问题需要修正。首先,您将特征列存储在`features`变量中,但在生成测试数据网格时,您使用了`features['feature1']`等特征名,这可能是导致KeyError的原因。另外,您没有给出训练模型和进行预测的代码。以下是修正后的示例代码: ```python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 读取数据 data = pd.read_excel('your_data.xlsx') # 替换为您的Excel文件路径 # 提取特征和目标变量 features = data[["Bridge length (m)", "Pier type", "Foundation type", "Hole", "Span (m)", "Bearing type", "Plane linear"]] target = data['Vulnerability grade'] # 训练随机森林回归模型 rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=0) rf.fit(features, target) # 生成测试数据网格 x = np.linspace(features['Bridge length (m)'].min(), features['Bridge length (m)'].max(), 100) y = np.linspace(features['Pier type'].min(), features['Pier type'].max(), 100) z = np.linspace(features['Foundation type'].min(), features['Foundation type'].max(), 100) X_test = np.meshgrid(x, y, z) X_test = np.vstack((X_test[0].flatten(), X_test[1].flatten(), X_test[2].flatten())).T # 使用随机森林模型进行预测 test_predicted = rf.predict(X_test) # 绘制预测结果的空间曲面 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.scatter(features['Bridge length (m)'], features['Pier type'], features['Foundation type'], c=target, cmap='coolwarm', label='Training Data') ax.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], X_test[:, 2], c=test_predicted, cmap='coolwarm', label='Predicted Data') ax.set_xlabel('Bridge length (m)') ax.set_ylabel('Pier type') ax.set_zlabel('Foundation type') ax.legend() plt.show() ``` 请注意,根据您的数据和需求,您可能需要调整代码中的特征列名、文件路径以及其他绘图参数。确保特征列和目标变量与您的数据一致,并且选择合适的特征列用于绘制空间曲面。
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宠物控制台应用程序:Java编程实践与反思

资源摘要信息:"宠物控制台:统一编码练习" 本节内容将围绕PetStore控制台应用程序的开发细节进行深入解析,包括其结构、异常处理、toString方法的实现以及命令行参数的应用。 标题中提到的“宠物控制台:统一编码练习”指的是创建一个用于管理宠物信息的控制台应用程序。这个项目通常被用作学习编程语言(如Java)和理解应用程序结构的练习。在这个上下文中,“宠物”一词代表了应用程序处理的数据对象,而“控制台”则明确了用户与程序交互的界面类型。 描述部分反映了开发者在创建这个控制台应用程序的过程中遇到的挑战和学习体验。开发者提到,这是他第一次不依赖MVC RESTful API格式的代码,而是直接使用Java编写控制台应用程序。这表明了从基于Web的应用程序转向桌面应用程序的开发者可能会面临的转变和挑战。 在描述中,开发者提到了关于项目结构的一些想法,说明了项目结构不是完全遵循约定,部分结构是自行组合的,部分是从实践中学习而来的。这说明了开发者在学习过程中可能会采用灵活的编码实践,以适应不同的编程任务。 异常处理是编程中的一个重要方面,开发者表示在此练习中没有处理异常,而是通过避免null值来“闪避”一些潜在的问题。这可能表明开发者更关注于快速原型的实现,而不是在学习阶段就深入处理异常情况。虽然这样的做法在实际项目中是不被推荐的,但它可以帮助初学者快速理解程序逻辑。 在toString方法的实现上,开发者明确表示该方法并不遵循常规的约定,而是为了让控制台读数更易于人类阅读,这表明开发者在这个阶段更注重于输出结果的可读性,而不是遵循某些严格的编程习惯。 最后,开发者谈到了希望包括一些命令行参数来控制数据输出,但因为这不是最小可行性产品(MVP)的一部分,所以没有实现。在Java等语言中,使用命令行参数是控制应用程序行为的常见做法,通常通过解析`main`方法的`args`参数来实现。 标签中提到的"Java"是本练习的主要编程语言。Java是一种广泛使用的通用编程语言,它特别适合于大型系统开发。Java编写的控制台应用程序能够跨平台运行,因为Java虚拟机(JVM)为它提供了跨平台的兼容性。 从提供的文件名称列表“pet-console-develop”可以推测出,这个文件夹可能包含了所有与开发PetStore控制台应用程序相关的源代码、文档和其他资源。由于开发者提到的是“练习”,可以推断这是一个用于学习和实验的项目,而非一个完整的商业软件。 总结以上分析,PetStore控制台应用程序是一个用于教学目的的Java项目,它提供了对于控制台应用程序结构、异常处理、方法重写以及命令行参数使用等方面的实践学习。这个练习可以帮助初学者或经验较少的开发者学习如何构建简单的桌面应用程序,并逐步理解更多的编程概念。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本:卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学,2017年。英语。NNT:2017PA066480。电话:01803188HAL ID:电话:01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期:2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院(巴黎)巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者:Ludovic DOS SAntos主管:Patrick GALLINARI联合主管:本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员:先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩