解释这行代码i = 0 while(i<4): y_flag = train[lables[i]].unique() train[lables[i]] = train[lables[i]].apply(lambda x : y_flag.tolist().index(x)) i = i+1 print(train.head()) #原因属性 x = train.iloc[:,2:] # print(x) #目标属性 y = train["Survived"] X_lables = x.columns print(X_lables) #将数据集进行标准化处理 from sklearn.preprocessing import StandardScaler standard = StandardScaler() #对所有数据进行特征化处理 X = standard.fit_transform(x) X = DataFrame(X,columns=X_lables) print(X.head()) sns.heatmap(train.corr(),annot=True,cmap='RdYlGn',linewidths=0.2) fig=plt.gcf() fig.set_size_inches(10,8) plt.show() import matplotlib.pyplot as plt ax = train['Survived'].value_counts().plot(kind = 'bar', figsize = (12,8),fontsize=15,rot = 0) ax.set_ylabel('Counts',fontsize = 15) ax.set_xlabel('Survived',fontsize = 15) plt.show() #绘制一个展示男女乘客比例的扇形图 males = (titanic['Sex'] == 'male').sum() females = (titanic['Sex'] == 'female').sum() proportions = [males, females]#把他们放入一个叫比例的列表中 #创建饼图 plt.pie(proportions,labels = ['Males','Females'],shadow = False,colors= ['blue','red'], explode = (0.0,0.3),startangle = 0,autopct='%1.1f%%' ) plt.title('Sex Proportion')#设置标题 plt.tight_layout() plt.show()

这段代码主要是对数据进行预处理和可视化展示。具体解释如下：

1. 使用while循环对数据集的前4个属性进行处理，将每个属性的取值转换为该属性取值的编号。

2. 将数据集中的目标属性和原因属性分开，并记录原因属性的标签。

3. 对原因属性进行标准化处理，即将每个属性的取值减去其均值后再除以其标准差，以消除量纲不一致的影响。这里使用了sklearn库中的StandardScaler类来完成标准化处理。

4. 使用seaborn库中的heatmap函数绘制数据集各个属性之间的相关性热力图。

5. 使用matplotlib库中的bar和pie函数绘制了两个图表，分别展示了数据集中目标属性的分布情况和男女乘客比例的扇形图。

总之，这段代码主要是为了对数据进行预处理和可视化展示，以便更好地理解数据集的特征和分布情况。

相关问题

lables = ["Name","Sex","Ticket","Embarked"] #可以知道字符型的有5列 i = 0 while(i<4): y_flag = train[lables[i]].unique() train[lables[i]] = train[lables[i]].apply(lambda x : y_flag.tolist().index(x)) i = i+1 print(train.head()) #原因属性 x = train.iloc[:,2:] # print(x) #目标属性 y = train["Survived"] X_lables = x.columns print(X_lables) #将数据集进行标准化处理 from sklearn.preprocessing import StandardScaler standard = StandardScaler() #对所有数据进行特征化处理 X = standard.fit_transform(x) X = DataFrame(X,columns=X_lables) print(X.head())

这段代码的作用是对数据集进行标准化处理，使得不同特征的取值范围相同，从而更好地适应机器学习算法的要求。

首先，定义了一个列表 `lables`，其中包含了需要进行编码的属性名称。接着，使用循环遍历这些属性，对每个属性中的不同取值进行编码。具体来说，使用 `unique` 方法找出每个属性中不同的取值，然后使用 `apply` 方法将每个取值转换为对应的整数编码。例如，如果 `Name` 属性中有三个不同的取值分别是 `A`, `B`, `C`，那么这段代码会将这三个取值分别编码为 `0`, `1`, `2`。

接着，使用 `iloc` 方法选取数据框中的所有行和除前两列外的所有列，即将数据集中的目标属性和原因属性分离开来。`y` 变量表示目标属性，即 `Survived` 列，而 `x` 变量表示原因属性，即除 `Survived` 列外的所有列。同时，使用 `columns` 方法获取 `x` 数据框中的所有列名，赋值给 `X_lables` 变量。

接下来，使用 `StandardScaler` 类对所有原因属性进行标准化处理。具体来说，使用 `fit_transform` 方法对原因属性进行特征化处理，得到新的特征矩阵 `X`。同时，将特征矩阵 `X` 转换为数据框形式，并将列名设置为原因属性的列名。最后，使用 `head` 方法打印出处理后的数据框的前几行，以便检查处理结果是否正确。

解释代码y = train["Survived"] X_lables = x.columns print(X_lables)

这段代码的作用是将名为 `Survived` 的数据列作为 `y` 变量的值，将 `x` 数据框中的所有列名作为 `X_labels` 变量的值，并打印出来。

具体来说，假设 `train` 是一个 Pandas 数据框，其中包含多个列，其中一列名为 `Survived`。那么 `train["Survived"]` 会返回一个 Pandas Series 对象，其中包含了 `Survived` 列的所有值。这些值将被赋值给 `y` 变量。

另外，`x` 是另一个 Pandas 数据框，其中包含了多个列。`x.columns` 会返回一个 Index 对象，其中包含了 `x` 数据框中的所有列名。这些列名将被赋值给 `X_labels` 变量。

最后，`print(X_lables)` 会打印出 `X_labels` 变量中的所有列名。