X = data.drop(['Rented Bike Count'], axis=1) y = data['Rented Bike Count'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
时间: 2023-12-24 11:27:46 浏览: 63
这段代码实现了对数据集的划分,用于机器学习中的模型训练和测试。具体来说,代码中使用了sklearn库中的train_test_split()函数,将原始数据集data按照一定的比例分割成了训练集和测试集,同时分别提取出了自变量和因变量,即特征矩阵和目标向量。具体实现如下:
- X = data.drop(['Rented Bike Count'], axis=1):将data数据集中除了"Rented Bike Count"列之外的所有列作为特征矩阵,赋值给X变量。
- y = data['Rented Bike Count']:将data数据集中"Rented Bike Count"列作为目标向量,赋值给y变量。
- X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42):将特征矩阵X和目标向量y按照指定比例(test_size=0.2)分割成训练集和测试集,并将分割后的训练集特征矩阵、测试集特征矩阵、训练集目标向量、测试集目标向量分别赋值给X_train、X_test、y_train、y_test变量。其中,random_state参数用于控制分割的随机性,保证每次运行程序时得到的结果一致。
相关问题
fig = px.box(df, x='Seasons', y='Rented Bike Count', color='Seasons', title='Seasons and Rented Bike Count')作用
这段代码使用了Plotly库中的px.box函数来绘制一个箱线图,其中:
- df是一个数据框,包含了我们要绘制的数据。
- x参数指定了箱线图中每个箱子的标签信息,这里使用了“Seasons”列的数据。
- y参数指定了箱线图的数据来源,这里使用了“Rented Bike Count”列的数据。
- color参数指定了箱线图中每个箱子的颜色,这里使用了“Seasons”列的数据。
- title参数指定了箱线图的标题为“Seasons and Rented Bike Count”。
箱线图是一种常用的数据可视化方式,它可以展示数据的分布情况以及离群点的存在。在这个例子中,我们可以通过箱线图来观察不同季节的自行车租赁数量的分布情况,并进行比较。
df = pd.read_csv(request.session[request.user.username]) if i == 1: path = 'static/img/dis_bike.png' fig = px.histogram(df, x='Rented Bike Count',nbins=10,title='共享单车使用量分布直方图') fig.write_image(path)
这段代码是用来读取一个CSV文件并转换成Pandas DataFrame,然后基于该DataFrame生成一个包含共享单车使用量分布直方图的图片,并将该图片保存到指定路径下。其中,`request.session[request.user.username]`是用来获取当前用户的CSV文件路径,`px.histogram()`是用来生成直方图的函数,`x`参数指定了要绘制直方图的数据列,`nbins`参数指定了直方图的条数,`title`参数指定了直方图的标题。最后,使用`fig.write_image()`保存生成的直方图图片到指定路径下。