import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df=pd.read_csv('C:\\Users\ASUS\Desktop\AI\实训\汽车销量数据new.csv',sep=',',header=0) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(10,4)) ax1=plt.subplot(121) ax1.scatter(df['price'],df['quantity'],c='b') df=(df-df.min())/(df.max()-df.min()) df.to_csv('quantity.txt',sep='\t',index=False) train_data=df.sample(frac=0.8,replace=False) test_data=df.drop(train_data.index) x_train=train_data['price'].values.reshape(-1, 1) y_train=train_data['quantity'].values x_test=test_data['price'].values.reshape(-1, 1) y_test=test_data['quantity'].values from sklearn.linear_model import LinearRegression import joblib #model=SGDRegressor(max_iter=500,learning_rate='constant',eta0=0.01) model = LinearRegression() #训练模型 model.fit(x_train,y_train) #输出训练结果 pre_score=model.score(x_train,y_train) print('训练集准确性得分=',pre_score) print('coef=',model.coef_,'intercept=',model.intercept_) #保存训练后的模型 joblib.dump(model,'LinearRegression.model') ax2=plt.subplot(122) ax2.scatter(x_train,y_train,label='测试集') ax2.plot(x_train,model.predict(x_train),color='blue') ax2.set_xlabel('工龄') ax2.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper left') model=joblib.load('LinearRegression.model') y_pred=model.predict(x_test)#得到预测值 print('测试集准确性得分=%.5f'%model.score(x_test,y_test)) #计算测试集的损失（用均方差） MSE=np.mean((y_test - y_pred)**2) print('损失MSE={:.5f}'.format(MSE)) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(10,4)) ax1=plt.subplot(121) plt.scatter(x_test,y_test,label='测试集') plt.plot(x_test,y_pred,'r',label='预测回归线') ax1.set_xlabel('工龄') ax1.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper left') ax2=plt.subplot(122) x=range(0,len(y_test)) plt.plot(x,y_test,'g',label='真实值') plt.plot(x,y_pred,'r',label='预测值') ax2.set_xlabel('样本序号') ax2.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper right') plt.show()怎么预测价格为15万时的销量

要预测价格为15万时的销量，可以使用训练好的线性回归模型进行预测。首先需要将15万的价格转换为模型可接受的输入格式，即将其转换为一个形状为(1,1)的二维数组：

price = np.array([[15]])

然后使用训练好的模型进行预测：

quantity = model.predict(price)
print('价格为15万时的销量预测值为：', quantity)

该代码将输出一个预测值，即价格为15万时的销量预测值。

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import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt xxx = pd.read_csv('D:\DSSJHGL\baogao\fragrance.xlsx',encoding='utf-8') xxx.head()

这段代码的作用是读取一个名为 "fragrance.xlsx" 的 Excel 文件，并将其转换为一个 pandas DataFrame 对象，然后打印出前 5 行数据。其中 "D:\DSSJHGL\baogao\" 是文件所在的路径，"utf-8" 是文件编码方式。但是需要注意的是，这里的文件后缀名应该是 ".csv" 而不是 ".xlsx"，因为 ".xlsx" 是 Excel 的文件格式，而 ".csv" 是纯文本文件格式，两者读取的方式不同。如果文件后缀名为 ".xlsx"，应该使用 pandas 的 read_excel 方法。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt diannao= pd.read_csv('E:\333\computer.csv') diannao.head()这段代码有问题吗，问题在哪

这段代码在语法上没有问题，但是可能会在文件读取过程中出现问题，具体原因取决于读取的CSV文件是否存在和正确的路径是否已指定。如果文件不存在或路径错误，则会引发FileNotFoundError异常。另外，如果CSV文件的格式与代码中指定的不同，则可能会导致读取数据时出现错误。因此，建议在使用这段代码之前，先检查文件路径和文件内容是否正确，并进行必要的修改。