data1 = pd.read_csv("./航空数据可视化.csv", encoding="GBK")

好的，你的第一个问题是关于读取航空数据可视化.csv文件的代码。这段代码使用pandas库中的read_csv函数来读取一个名为“航空数据可视化.csv”的文件，并使用GBK编码格式进行解码。读取的数据将被存储在名为data1的DataFrame对象中。这个DataFrame对象可以用来进行数据分析和可视化等操作。需要注意的是，这段代码的执行需要保证当前工作目录下有这个csv文件。

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我的代码里怎么看聚类结果？df = pd.read_csv('/Users/dashan/postgraduate/研一下/4_LIU_positive_compute/期末/期末作业-文本分析/期末作业-操作.csv', encoding='gbk') # 设置停用词 stopwords = set() content = [line.strip() for line in open('/Users/dashan/postgraduate/研一下/4_LIU_positive_compute/期末/期末作业-文本分析/hit_stopwords.txt','r',encoding='utf-8').readlines()] # print(content) stopwords.update(content) jieba.load_userdict(stopwords) # 对文本数据进行分词 df['content_cut'] = df['微博正文'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x))) # print(df['content_cut']) # 构建TF-IDF矩阵 tfidf = TfidfVectorizer() tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(df['content_cut']) print(tfidf_matrix) # 聚类分析 n_cluster = 3 kmeans = KMeans(n_clusters=n_cluster, random_state=0) kmeans.fit(tfidf_matrix) # 将聚类结果添加到原始数据中 df['cluster'] = kmeans.labels_ # 生成词云图 for i in range(n_cluster): text = ' '.join(df[df['cluster']==i]['content_cut']) wordcloud = WordCloud( stopwords=stopwords, background_color='white', width=800, height=600,font_path='/System/Library/Fonts/Supplemental/Songti.ttc').generate(text) plt.imshow(wordcloud) plt.axis('off') plt.show()

在你的代码中，聚类结果已经被存储在了 `df['cluster']` 列中，每个样本被分配到了一个聚类簇。你可以使用 Pandas 的一些函数来查看聚类结果，例如：

1. 查看每个聚类簇的样本数：

   print(df['cluster'].value_counts())

2. 查看每个聚类簇的样本：

   for i in range(n_cluster):
       print(f'Cluster {i}:')
       print(df[df['cluster']==i]['微博正文'])

你也可以通过可视化来更好地查看聚类结果。例如，你可以使用 Seaborn 的 `scatterplot` 函数绘制每个样本的分布情况，并使用不同的颜色表示不同的聚类簇：

import seaborn as sns

sns.scatterplot(x='x_axis', y='y_axis', hue='cluster', data=df)

其中，`x_axis` 和 `y_axis` 分别是你使用 PCA 或 t-SNE 降维后得到的两个维度，`hue` 参数指定了颜色映射的变量，即聚类簇。

import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn import metrics beer=pd.read_csv('data.txt',encoding='gbk',sep='') X=beer[["calories","sodium","alcohol","cost"]] km=KMeans(n_clusters=3).fit(X) beer['cluster']=km.labels_ centers=km.cluster_centers_ plt.rcParams['font.size']=14 colors=np.array(['red','green','blue','yellow']) plt.scatter(beer["calories"], beer["alcohol"], c=colors[beer["cluster"]]) plt.scatter(centers[:,0], centers[:,2], linewidths=3,marker='+',s=300,c='black') plt.xlabel("Calories") plt.ylable("Alcohol") plt.suptitle("Calories and Alcohol") pd.plotting.scatter_matrix(beer[["calories", "sodium","alcohol","cost"]],s=100,alpha=1,c=colors[beer["cluster"]],figsize=(10,10)) plt.suptitle("original data") scaler=StandardScaler() X_scaled=scaler.fit_transform(X) km=KMeans(n_clusters=3).fit(X_scaled) beer["scaled_cluster"]=km.labels_ centers=km.cluster_centers_ pd.plotting.scatter_matrix(X, c=colors[beer.scaled_cluster],alpha=1,figsize=(10,10),s=100) plt.suptitle("standard data") score_scaled=metrics.silhouette_score(X, beer.scaled_cluster) score=metrics.silhouette_score(X, beer.cluster) print("得分为",score_scaled,score) scores=[] for k in range(2,20): labels=KMeans(n_clusters=k).fit(X).labels_ score=metrics.silhouette_score(X, labels) scores.append(score) for i in range(len(scores)): print((i+2,scores[i])) print(max(scores[i])) plt.figure() plt.plot(list(range(2,20)), scores,"ro") plt.xlabel("Number of Clusters Initialized") plt.ylabel("Sihouette Score") plt.suptitle("K parameter optimize") plt.show() scores=[] for k in range(2,20): labels=KMeans(n_clusters=k).fit(X_scaled).labels_ score=metrics.silhouette_score(X_scaled, labels) scores.append(score) for i in range(len(scores)): print((i+2,scores[i]))

这段代码是用于进行聚类分析和评估聚类结果的。首先，它导入了一些必要的库，包括`pandas`用于数据处理，`sklearn.cluster.KMeans`用于聚类分析，`matplotlib.pyplot`用于数据可视化，`numpy`用于数值计算，以及`sklearn.preprocessing.StandardScaler`和`sklearn.metrics`用于数据标准化和聚类评估。

接下来，它使用`pd.read_csv()`函数读取名为`data.txt`的数据文件，并选择了其中的一些特征作为聚类分析的输入。然后，使用`KMeans`算法对数据进行聚类，并将聚类结果存储在`beer` DataFrame中的`cluster`列中，聚类中心存储在`centers`变量中。

然后，它使用`matplotlib.pyplot.scatter()`函数绘制了原始数据中的两个特征（卡路里和酒精含量）的散点图，并根据聚类结果对数据点进行了着色。使用`plt.scatter()`函数绘制了聚类中心点，并使用`plt.xlabel()`,`plt.ylabel()`,`plt.suptitle()`函数设置了坐标轴标签和图表标题。

接下来，使用`pd.plotting.scatter_matrix()`函数绘制了原始数据中四个特征（卡路里，钠，酒精含量和成本）两两之间的散点图，并根据聚类结果对数据点进行了着色。

然后，使用`StandardScaler`对数据进行标准化处理，并使用标准化后的数据进行聚类分析。将聚类结果存储在`beer` DataFrame中的`scaled_cluster`列中，聚类中心存储在`centers`变量中。然后，使用`pd.plotting.scatter_matrix()`函数绘制了标准化后的数据中四个特征之间的散点图，并根据聚类结果对数据点进行了着色。

接下来，使用`metrics.silhouette_score()`函数计算了原始数据和标准化数据的轮廓系数，并输出了计算结果。

然后，对聚类数量进行了优化，从2到19尝试不同的聚类数量，并计算每个聚类数量对应的轮廓系数。最后，使用`plt.plot()`函数绘制了聚类数量与轮廓系数的折线图。

如果你有任何关于这段代码的具体问题，或者需要进一步解释，请随时提问。