# 选出广东省和北京市的数据 gd_data = data[data['省'] == '广东省'] bj_data = data[data['省'] == '北京市'] # 提取日期中的年份 gd_data['年份'] = pd.DatetimeIndex(gd_data['日期']).year bj_data['年份'] = pd.DatetimeIndex(bj_data['日期']).year # 计算年平均气温 gd_mean_temp = gd_data.groupby('年份')['平均气温'].mean() bj_mean_temp = bj_data.groupby('年份')['平均气温'].mean() # 设置图形大小 plt.figure(figsize=(15,9)) # 绘制柱状图 plt.bar(gd_mean_temp.index, gd_mean_temp.values, width=0.3, color='blue') plt.bar(bj_mean_temp.index+0.3, bj_mean_temp.values, width=0.3, color='red') # 添加图例、标题和轴标签 plt.legend(['广东省', '北京市']) plt.title('2000年到2019年广东省和北京市年平均气温') plt.xlabel('年份') # 设置X轴刻度显示整数 plt.gca().xaxis.set_major_locator(ticker.MaxNLocator(integer=True)) plt.ylabel('平均气温') plt.show()每行代码解释
时间: 2023-08-29 14:06:17 浏览: 51
这段代码是用来绘制广东省和北京市2000年到2019年年平均气温的柱状图。
1. 首先选出数据中省为广东省和北京市的数据,分别赋值给变量gd_data和bj_data。
2. 接着提取日期中的年份,并将其赋值给新的列'年份'。
3. 然后分别计算广东省和北京市每年的平均气温,将结果分别赋值给变量gd_mean_temp和bj_mean_temp。
4. 通过设置plt.figure()函数的figsize参数,设置绘图的大小。
5. 使用plt.bar()函数绘制柱状图,其中参数gd_mean_temp.index和bj_mean_temp.index表示X轴刻度,gd_mean_temp.values和bj_mean_temp.values表示Y轴数值,width表示柱状图的宽度,color表示柱状图的颜色。
6. 使用plt.legend()函数添加图例,plt.title()函数添加标题,plt.xlabel()和plt.ylabel()函数分别添加X轴和Y轴标签。
7. 使用plt.gca().xaxis.set_major_locator(ticker.MaxNLocator(integer=True))函数设置X轴刻度显示为整数。
8. 最后使用plt.show()函数显示绘制的图形。
相关问题
M = 100; L = 40; W = 1; Selected_Data_Index = BPLSH(Data, M, L, W); Selected_Data = Data(Selected_Data_Index, :);解释一下
这段代码的作用是从数据集 Data 中选出一部分数据,具体实现流程如下:
1. 将参数 M 赋值为 100,参数 L 赋值为 40,参数 W 赋值为 1。
2. 调用 BPLSH 函数,传入参数 Data、M、L 和 W,该函数是一个局部敏感哈希函数,作用是将数据集 Data 进行哈希运算,并返回一组索引值,这组索引值表示从 Data 中选出的一部分数据。
3. 将 BPLSH 函数返回的索引值赋值给 Selected_Data_Index 变量。
4. 将 Data 中 Selected_Data_Index 行对应的数据选出来,赋值给 Selected_Data 变量。这个步骤中使用了冒号操作符,表示选取所有列的数据。最终得到的 Selected_Data 就是从 Data 中选取出来的一部分数据。
# 统计是否被诈骗数量分布 num_fraud = data[data['fraud'] == 1.0].shape[0] # fraud = 1.0 表示 被诈骗数据 num_no_fraud = ??? # fraud = 0.0 表示 未被诈骗数据 ???填什么
你可以使用以下代码来统计未被诈骗数据的数量:
```python
num_no_fraud = data[data['fraud'] == 0.0].shape[0]
```
其中,`data['fraud'] == 0.0` 表示选出 fraud 列中值为 0.0 的行,`.shape[0]` 表示返回选出行的数量。
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