plt.scatter(df[df.iloc[2] == 1].iloc[0], df[z == 1].iloc[1], c="blue")

时间: 2023-05-11 15:05:18 浏览: 157
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scatter 分析

这是一行 Python 代码，用于绘制散点图。其中，df 是一个数据框，df.iloc[2] == 1 表示选取 df 数据框中第三行等于 1 的数据，df[z == 1].iloc[1] 表示选取 df 数据框中 z 列等于 1 的数据的第二行，c="blue" 表示散点图的颜色为蓝色。
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python matplotlib:plt.scatter() 大小和颜色参数详解

主要介绍了python matplotlib:plt.scatter() 大小和颜色参数详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

plt.scatter(df[df.iloc[2] == 0].iloc[0], df[df.iloc[2] == 0].iloc[1], c="red"

这是一个关于 Python 数据可视化的问题，plt.scatter() 函数用于绘制散点图，其中 df 是一个数据框，df.iloc[2] == 0 表示选取数据框 df 中第三行等于 0 的数据，df[df.iloc[2] == 0].iloc[0] 表示选取第三行等于 0 ...

我的代码是这个import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd iris = pd.read_csv('E:/data/iris.csv') x1 = iris.loc[iris['Species'] == 'Iris-setosa'].iloc[:,:2] x2 = iris.loc[iris['Species'] == 'Iris-versicolor'].iloc[:,:2] x3 = iris.loc[iris['Species'] == 'Iris-virginica'].iloc[:,:2] plt.scatter(x1.iloc[:,:1], x1.iloc[:,1:2], c = 'b', marker = '+') plt.scatter(x2.iloc[:,:1], x2.iloc[:,1:2], c = 'y', marker = 'x') plt.scatter(x3.iloc[:,:1], x3.iloc[:,1:2], c = 'g', marker = 'o') plt.xlabel('SepalWidth') plt.ylabel('SepalLength') plt.title('Sepal_scatterDiagram')但是它报了这个错误KeyError: 'Species'

这个错误表示在 iris 数据集中没有名为 'Species' 的列。请检查一下你的数据集的列名是否正确，或者在读取数据集时指定正确的列名。你可以使用以下代码指定列名： iris = pd.read_csv('E:/data/iris.csv', ...

plt.scatter(data1.iloc[:, 0][target==0], data1.iloc[:, 1][target==0], label=target_names[0])

其中，data1是一个数据集，通过iloc方法选择第一列和第二列作为x轴和y轴的数据；target是一个标签数组，根据标签值为0或1来选择散点的颜色；label参数用于设置图例的标签名，target_names是一个标签名数组。

plt.scatter(X.iloc[:,0],X.iloc[:,1],c=y,alpha=0.8) plt.xlabel('radius_mean') plt.ylabel('texture_mean') plt.title('二维可视化：radius_mean——texture_mean')翻译

plt.scatter(X.iloc[:,0],X.iloc[:,1],c=y,alpha=0.8) 表示绘制散点图，其中X.iloc[:,0]表示X数据集的第一列数据作为x轴，X.iloc[:,1]表示X数据集的第二列数据作为y轴，c=y表示按照y数据集的值进行颜色区分，alpha=...

plt.scatter(data.iloc[:, 2], data.iloc[:, 1], c=kmeans_labels)

其中，"data"是一个pandas DataFrame，".iloc[:, 2]"选取了所有行的第三列作为x轴数据，".iloc[:, 1]"选取了所有行的第二列作为y轴数据，"c=kmeans_labels"表示将k-means聚类算法的标签作为颜色参数来区分不同的数据...

scatter = plt.scatter(label.iloc[:, 0],ytr[:,0], c=label.iloc[:, 0], cmap='viridis', alpha=0.6) # 设置颜色条 plt.colorbar(scatter)调整该代码颜色调的字号大小

在给定的代码片段中，scatter函数用于创建散点图，其中点的颜色由label.iloc[:, 0]这一列的数据驱动，并使用了'viridis' colormap。alpha=0.6设置了透明度。然后通过plt.colorbar(scatter)添加了一个颜色...

def show_figure(): x = df.iloc[:, 0] y = df.iloc[:, 1] if plt.fignum_exists(1): plt.clf() plt.scatter(x, y) # 将图像框架放在滚动框架中 canvas = FigureCanvasTkAgg(plt.gcf(), master=frame) canvas.draw() canvas.get_tk_widget().pack() button1.config(command=lambda: (button1.config(state="disabled"), show_figure())) 解释每一句代码含义

2. x = df.iloc[:, 0]：从 df 数据框中提取所有行的第一列，存储到 x 中。 3. y = df.iloc[:, 1]：从 df 数据框中提取所有行的第二列，存储到 y 中。 4. if plt.fignum_exists(1):：如果存在窗口...

逐句注释import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score import pandas as pd data = pd.read_csv('xigua.csv') # 加载数据 print(data) print(data.shape) X = data.iloc[: ,1:3].values print(X) print(X.shape) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c = "red", marker = 'o', label = 'None') plt.ylabel('Sugar content') plt.xlabel('density') plt.legend(loc = 2) plt.show() #运用数学方法计算k的取值 score = [] for i in range(10): model = KMeans(n_clusters = i + 2) model.fit(X[:, 1:3]) #计算轮廓系数，系数取值范围[-1,1]，越接近1的，k的值越好 score.append(silhouette_score(X[:, 0:2], model.labels_, metric = 'euclidean')) plt.figure(figsize = (5, 4)) plt.plot(range(2, 12, 1), score) plt.show() #n_clusters表示k的取值，也就是聚成簇的数量 #fit()函数：做的就是模型训练 kmeans = KMeans(n_clusters = 3, random_state = 0, ).fit(X[:, 1:3]) label_pred = kmeans.labels_#获取聚类标签 print(label_pred) centroids = kmeans.cluster_centers_ #获取聚类簇心 print(centroids) #绘制结果 x0 = X[label_pred == 0] x1 = X[label_pred == 1] plt.scatter(x0[:, 0], x0[:, 1], c = "red", marker = 'o', label = 'label0') plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], c = "green", marker = '*', label = 'label1') plt.ylabel('Sugar content') plt.xlabel('density') plt.legend(loc = 2) plt.show()

plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], c="green", marker='*', label='label1') # 绘制第二类样本的散点图 plt.ylabel('Sugar content') # y轴标签 plt.xlabel('density') # x轴标签 plt.legend(loc=2) # 图例位置 plt....

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential # 导入keras from keras.layers import Dense plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' df = pd.read_csv("gdpcost.csv") print(df, df.shape) x_data = df.iloc[:, 1] y_data = df.iloc[:, 2] X = x_data Y = y_data plt.figure(figsize=(8, 5)) plt.scatter(X, Y) plt.show() model = Sequential() model.add(Dense(10, input_shape=(1,))) # 输出层 model.add(Dense(1)) # 定义梯度下降算法和损失函数 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练2500次 history = model.fit(X, Y, epochs=250) # 绘制损失函数图像g plt.plot(history.epoch, history.history.get('loss')) plt.show() Y_fit = model.predict(X) w = model.layers[0].get_weights() b = model.layers[1].get_weights() print('weights:', w) print('bias:', b) # plot fit plt.scatter(X, Y, c='r', marker='s') plt.plot(X, Y_fit, c='b', marker='o') plt.legend(['蓝色：拟合点', '红色：散点图']) plt.show()请解释每行代码

9. x_data = df.iloc[:, 1]: 选择df的所有行和第二列的数据作为x_data。 10. y_data = df.iloc[:, 2]: 选择df的所有行和第三列的数据作为y_data。 11. X = x_data: 将x_data赋值给变量X。 12. Y = y_data: ...

plt.scatter(X.iloc[:, 0], X.iloc[:, 1], c=labels) AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'iloc'

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels) plt.title('Clustering Results') plt.show() 这里使用X[:, 0]和X[:, 1]分别表示X矩阵中的第一列和第二列，将它们作为横纵坐标进行可视化。

import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA import pandas as pd df = pd.read_csv("iris.csv") pca = PCA(n_components=2) X = df.iloc[:, :-1].values Y = df.iloc[:, -1].values X_reduced = pca.fit_transform(X) plt.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], c=Y) plt.show() df_reduced = pd.DataFrame(data=X_reduced, columns=["PC1", "PC2"]) df_reduced["label"] = Y df_reduced.to_csv("iris_reduced.csv", index=False)这段代码运行报错，请为我修正

plt.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], c=Y) plt.show() df_reduced = pd.DataFrame(data=X_reduced, columns=["PC1", "PC2"]) df_reduced["label"] = Y df_reduced.to_csv("iris_reduced.csv", index=...

data2 = pd.read_csv('/home/w123/Documents/2.txt') y2 = data.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1) X2 = data.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1) regressor2 = LinearRegression() regressor2.fit(X2, y2) y2_pred = regressor2.predict(X2) print("Regression Function: y = {:.2f} + {:.2f}x".format(regressor2.intercept_[0], regressor2.coef_[0][0])) plt.scatter(X2, y2, color='green') plt.plot(X2, y2_pred, color='orange') plt.legend(['Regression Line 2', 'Observations 2']) #3 data3 = pd.read_csv('/home/w123/Documents/3.txt') y3 = data.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1) X3 = data.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1) regressor3 = LinearRegression() regressor3.fit(X, y) y3_pred = regressor3.predict(X) print("Regression Function: y = {:.2f} + {:.2f}x".format(regressor3.intercept_[0], regressor.coef_[0][0])) plt.scatter(X3, y3, color='purple') plt.plot(X3, y3_pred, color='yellow') plt.title('Linear Regression') plt.xlabel('Independent Variable') plt.ylabel('Dependent Variable') plt.legend(['Regression Line 1', 'Observations 1', 'Regression Line 2', 'Observations 2', 'Regression Line 3', 'Observations 3']) plt.show()哪里不对

首先，第一行中的文件路径 '/home/w123/Documents/2.txt' 和...plt.legend(['Regression Line 1', 'Observations 1', 'Regression Line 2', 'Observations 2', 'Regression Line 3', 'Observations 3']) plt.show()

fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(projection='3d') ax.scatter3D(X.iloc[:,0],X.iloc[:,1],X.iloc[:,2],c=y , alpha=0.8) plt.title('三维可视化：radius_mean——texture_mean——perimeter_mean')代码解释

其中，X.iloc[:,0]、X.iloc[:,1] 和 X.iloc[:,2] 分别表示数据集中第一列、第二列和第三列的特征值。而 y 则表示数据集中的标签值。代码中的 ax.scatter3D() 函数用于绘制三维散点图，其中 c=y 参数表示按照标签值 y...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression data = pd.read_csv('/home/w123/Documents/fatigue_detecting-master/TXT-data/5.14/2/Eye aspect ratio.txt') y = data.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1) X = data.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1) regressor = LinearRegression() regressor.fit(X, y) y_pred = regressor.predict(X) print("Regression Function: y = {:.2f} + {:.2f}x".format(regressor.intercept_[0], regressor.coef_[0][0])) plt.scatter(X, y, color='blue') plt.plot(X, y_pred, color='red') plt.title('Linear Regression') plt.xlabel('Independent Variable') plt.ylabel('Dependent Variable') plt.legend(['Regression Line', 'Observations']) # 画第二个图 data2 = pd.read_csv('/home/w123/Documents/fatigue_detecting-master/TXT-data/5.14/2/Another file.txt') y2 = data2.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1) X2 = data2.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1) regressor2 = LinearRegression() regressor2.fit(X2, y2) y_pred2 = regressor2.predict(X2) print("Regression Function: y = {:.2f} + {:.2f}x".format(regressor2.intercept_[0], regressor2.coef_[0][0])) plt.scatter(X2, y2, color='green') plt.plot(X2, y_pred2, color='orange') plt.legend(['Regression Line 2', 'Observations 2']) plt.show()再加一个文件

plt.legend(['Regression Line 1', 'Observations 1', 'Regression Line 2', 'Observations 2', 'Regression Line 3', 'Observations 3']) plt.show() 请将/path/to/third/file.txt替换为实际的第三个文件...

新数据前面多了一列无用的，每列用逗号隔开，改代码data = pd.read_csv('/home/w123/Documents/data-analysis/40-0-data/ratio/40-0-ratio.txt') y = data.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1) X = data.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1) regressor = LinearRegression() regressor.fit(X, y) y_pred = regressor.predict(X) print("Regression Function: y = {:.2f} + {:.2f}x".format(regressor.intercept_[0], regressor.coef_[0][0])) plt.scatter(X, y, color='blue') plt.plot(X, y_pred, color='red') data2 = pd.read_csv('/home/w123/Documents/data-analysis/40-0-data/ratio/40-5-ratio.txt') y2 = data2.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1) X2 = data2.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1) regressor2 = LinearRegression() regressor2.fit(X2, y2) y2_pred = regressor2.predict(X2) print("Regression Function: y = {:.2f} + {:.2f}x".format(regressor2.intercept_[0], regressor2.coef_[0][0])) plt.scatter(X2, y2, color='green') plt.plot(X2, y2_pred, color='orange') plt.legend(['Regression Line 2', 'Observations 2']) #3 data3 = pd.read_csv('/home/w123/Documents/data-analysis/40-0-data/ratio/40-10-ratio.txt') y3 = data3.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1) X3 = data3.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1) regressor3 = LinearRegression() regressor3.fit(X3, y3) y3_pred = regressor3.predict(X3) print("Regression Function: y = {:.2f} + {:.2f}x".format(regressor3.intercept_[0], regressor.coef_[0][0])) plt.scatter(X3, y3, color='purple') plt.plot(X3, y3_pred, color='yellow') plt.title('Linear Regression') plt.xlabel('Independent Variable') plt.ylabel('Dependent Variable') plt.legend(['Regression Line 1', 'Observations 1', 'Regression Line 2', 'Observations 2', 'Regression Line 3', 'Observations 3']) plt.show()

你想问如何处理新数据前面多出来的一列无用的数据，对吗？...plt.legend(['Regression Line 1', 'Observations 1', 'Regression Line 2', 'Observations 2', 'Regression Line 3', 'Observations 3']) plt.show()

def temp(filename,x,dic): path='excelFile/'+filename df = pandas.read_excel(path,header=None) data = [] datax = df.iloc[0].tolist() datay=df.iloc[1].tolist() transInt(datax) transInt(datay) slope,intercept,r,p,std_err=stats.linregress(datax,datay) def myfunc(datax): return slope*datax+intercept mymodel=list(map(myfunc,datax)) plt.scatter(datax,datay) plt.plot(datax,mymodel) print(x) result=myfunc(int(x)) if r>=0.7 or r<=-0.7: count=2 while count<6 : mymodel_2=numpy.poly1d(numpy.polyfit(datax,datay,count)) myline=numpy.linspace(min(datax),max(datay),100) r2=r2_score(datay,mymodel_2(datax)) plt.scatter(datax,datay) plt.plot(myline,mymodel_2(myline)) result=mymodel_2(int(x)) if r2>=0.7 or r2<=-0.7: break plt.savefig('figs/result.png') dic['Y']=str(result)这段代码报错main thread is not in main loop

datax = df.iloc[0].tolist() datay = df.iloc[1].tolist() transInt(datax) transInt(datay) slope, intercept, r, p, std_err = stats.linregress(datax, datay) def myfunc(datax): return slope * datax...

data = pd.read_csv('/home/w123/Documents/fatigue_detecting-master/TXT-data/5.14/2/Eye aspect ratio.txt') y = data.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1) X = data.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1) regressor = LinearRegression() regressor.fit(X, y) y_pred = regressor.predict(X) print("Regression Function: y = {:.2f} + {:.2f}x".format(regressor.intercept_[0], regressor.coef_[0][0])) plt.scatter(X, y, color='blue') plt.plot(X, y_pred, color='red') plt.title('Linear Regression') plt.xlabel('Independent Variable') plt.ylabel('Dependent Variable') plt.legend(['Regression Line', 'Observations']) plt.show()改成x，y，z数据分析

regressor.intercept_[0], regressor.coef_[0][0], regressor.coef_[0][1])) # 绘制散点图和回归线 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.scatter(x, y, z, c='blue', marker='o') ...
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