补全代码 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import scipy.optimize as opt # S 型函数 def sigmoid(z): #返回 sigmoid 的函数值,z 为函数变量(参考编程要求中的 sigmoid 函数) #********** Begin **********# #********** End **********# #代
时间: 2023-06-12 20:07:42 浏览: 47
入数据和标签 data = pd.read_csv('ex2data1.txt', header=None, names=['Exam 1', 'Exam 2', 'Admitted']) X = np.array(data.iloc[:, :-1]) y = np.array(data.iloc[:, -1]) # 可视化数据 def plotData(X, y): pos = np.where(y == 1) neg = np.where(y == 0) plt.scatter(X[pos, 0], X[pos, 1], marker='+', c='k') plt.scatter(X[neg, 0], X[neg, 1], marker='o', c='y') plt.xlabel('Exam 1 score') plt.ylabel('Exam 2 score') plt.legend(['Admitted', 'Not admitted']) plt.show() plotData(X, y)
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import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt
这三个库都是Python中常用的数据分析和可视化库。其中,NumPy是Python中用于科学计算的基础库,提供了高性能的多维数组和矩阵计算功能。Pandas是基于NumPy的一个数据处理库,提供了高效的数据结构和数据分析工具。Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一,提供了各种绘图工具和图表类型,可以用于生成各种静态和动态的图表。
以下是一个简单的例子,展示如何使用这三个库绘制一个柱状图:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建数据
bar_positions = [1, 2, 3, 4]
bar_heights = [1, 2, 3, 4]
# 绘制柱状图
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(np.arange(len(bar_positions)), bar_heights)
# 设置x轴标签
ax.set_xticks(np.arange(len(bar_positions)))
ax.set_xticklabels(bar_positions)
# 设置y轴标签
ax.set_ylabel('Bar Heights')
# 设置图表标题
ax.set_title('A Simple Bar Chart')
# 显示图表
plt.show()
```
代码解读,import networkx as nx import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import scipy as sp
这段代码是Python中导入几个常用的数据分析和可视化库。具体解释如下:
- `import networkx as nx`:导入 `networkx` 库,它是一个用于复杂网络分析的Python库,可以方便地创建、操作和可视化各种类型的网络结构。
- `import pandas as pd`:导入 `pandas` 库,并将其命名为 `pd`,它是一个用于数据处理和分析的Python库,可以方便地读取、操作和处理各种格式的数据,如CSV、Excel、SQL等。
- `import matplotlib.pyplot as plt`:导入 `matplotlib` 库,并将其子模块 `pyplot` 命名为 `plt`,它是一个用于绘制各种类型图表的Python库,包括线图、散点图、柱状图等。
- `import numpy as np`:导入 `numpy` 库,并将其命名为 `np`,它是一个用于科学计算的Python库,可以方便地进行数值计算、数组操作和线性代数运算等。
- `import scipy as sp`:导入 `scipy` 库,并将其命名为 `sp`,它是一个用于科学计算和数据分析的Python库,包括线性代数、数值计算、优化、统计分析等。
这些库都是Python数据分析和可视化领域的常用工具,可以帮助我们进行各种类型的数据处理和分析,并将结果可视化。