column = data.columns.tolist() fig = plt.figure(figsize=(12,4), dpi=128) for i in range(8): plt.subplot(2,4, i + 1) sns.boxplot(data=data[column[i]], orient="v",width=0.5) plt.ylabel(column[i], fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show() #kdeplot column = data.columns.tolist() fig = plt.figure(figsize=(12,4), dpi=128) for i in range(8): plt.subplot(2,4, i + 1) sns.kdeplot(data=data[column[i]],color='blue',shade= True) plt.ylabel(column[i], fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show() sns.pairplot(data[column],diag_kind='kde') plt.savefig('Scatter plot.jpg',dpi=256)

【数据挖掘重要笔记day31】详细完解决iris = sns.load_dataset(‘iris’)出来EmptyDataError: No columns to parse from file报错

EmptyDataError: No columns to parse from file报错原因和解决办法：是因为你之前下载这个数据集的时候，中断了，已经产生了一个iris.csv的空文件在home家目录下面，你只需要去home家目录下面删除这个空文件既...

vue.js基于v-for实现批量渲染 Json数组对象列表数据示例

本文实例讲述了vue.js基于v-for实现批量渲染 Json数组对象列表数据。分享给大家供大家参考，具体如下： Vuejs的出现减轻了对DOM的直接操作，同时它提供的 v-for 渲染列表数据也给我们提供了很大的方便。即使是复杂的...

cli-columns-ColumnatedlistsfortheCLI.UnicodeandANSIsafe

cli-columns - Columnated lists for the CLI. Unicode and ANSI safe

column = data.columns.tolist() fig = plt.figure(figsize=(12,4), dpi=128) for i in range(8): plt.subplot(2,4, i + 1) sns.lineplot(data=spss[column[i]],lw=1) plt.ylabel(column[i], fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show()

然后，创建一个大小为(12, 4)且分辨率为128的图形对象，使用"plt.figure(figsize=(12,4), dpi=128)"。接下来，使用循环遍历范围为8的整数，从1开始。在每次迭代中，使用"plt.subplot(2,4, i + 1)"创建一个2x4的...

解释下列代码column = z_LRFMC.columns.tolist() # 列表头 fig = plt.figure(figsize=(22, 12), dpi=75) # 指定绘图对象宽度和高度 for i in range(5): plt.subplot(2, 3, i + 1) # 2行3列子图 ax = sns.kdeplot(data=z_LRFMC[column[i]], color='blue', shade=True) plt.ylabel(column[i], fontsize=36) plt.show()

首先，通过z_LRFMC.columns.tolist()获取了数据集的列名，并将其转化为列表。然后通过plt.figure()指定了绘图对象的大小。接着，通过for循环来遍历前5列数据，并使用plt.subplot()函数将整个绘图区域分成2行...

import sys import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas class MainWindow(QMainWindow): def init(self): super().init() self.setWindowTitle("Excel Data Plot") self.setGeometry(100, 100, 800, 600) self.fig = plt.Figure() self.canvas = FigureCanvas(self.fig) self.setCentralWidget(self.canvas) # 读取Excel文件 data = pd.read_excel("C:\\Users\\快乐DE骚年\\Desktop\\Python\\五指键盘\\五指键盘数据.xlsx") # 遍历每一列数据，生成一张子图 for i, column in enumerate(data.columns[1:6]): x_data = data[column].tolist() # 获取当前列数据 y_data = list(range(1, len(data)+1)) # 生成横坐标数据 ax = self.fig.add_subplot(2, 3, i+1) ax.plot(x_data, y_data) ax.set_xlabel(column) ax.set_ylabel("Column Number") self.fig.tight_layout() if name == "main": app = QApplication(sys.argv) window = MainWindow() window.show() sys.exit(app.exec_())解释一下代码

Figure对象是Matplotlib中的画布，FigureCanvas对象将Figure对象嵌入到Qt应用程序中。然后，将FigureCanvas对象设置为主窗口的中心窗口。接下来，程序使用Pandas库读取Excel文件中的数据，并使用Matplotlib库在主...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler data=pd.read_csv('H:/analysis_results/mean_HN.csv') data.head() x=data.iloc[:,1:7] y=data.iloc[:,6] scaler=StandardScaler() scaler.fit(x) x_scaler=scaler.transform(x) print(x_scaler.shape) pca=PCA(n_components=3) x_pca=pca.fit_transform(x_scaler) print(x_pca.shape) #查看各个主成分对应的方差大小和占全部方差的比例 #可以看到前2个主成分已经解释了样本分布的90%的差异了 print('explained_variance_:',pca.explained_variance_) print('explained_variance_ratio_:',pca.explained_variance_ratio_) print('total explained variance ratio of first 6 principal components:',sum(pca.explained_variance_ratio_)) #将分析的结果保存成字典 result={ 'explained_variance_:',pca.explained_variance_, 'explained_variance_ratio_:',pca.explained_variance_ratio_, 'total explained variance ratio:',np.sum(pca.explained_variance_ratio_)} df=pd.DataFrame.from_dict(result,orient='index',columns=['value']) df.to_csv('H:/analysis_results/Cluster analysis/pca_explained_variance_HN.csv') #可视化各个主成分贡献的方差 #fig1=plt.figure(figsize=(10,10)) #plt.rcParams['figure.dpi'] = 300#设置像素参数值 plt.rcParams['path.simplify'] = False#禁用抗锯齿效果 plt.figure() plt.plot(np.arange(1,4),pca.explained_variance_,color='blue', linestyle='-',linewidth=2) plt.xticks(np.arange(1, 4, 1))#修改X轴间隔为1 plt.title('PCA_plot_HN') plt.xlabel('components_n',fontsize=16) plt.ylabel('explained_variance_',fontsize=16) #plt.savefig('H:/analysis_results/Cluster analysis/pca_explained_variance_HN.png') plt.show()报错unhashable type: 'numpy.ndarray'，如何修改

'explained_variance_': pca.explained_variance_.tolist(), 'explained_variance_ratio_': pca.explained_variance_ratio_.tolist(), 'total explained variance ratio': np.sum(pca.explained_variance_ratio_)...

# Look through unique values in each categorical column categorical_cols = train_df.select_dtypes(include="object").columns.tolist() for col in categorical_cols: print(f"{col}", f"Number of unique entries: {len(train_df[col].unique().tolist())},") print(train_df[col].unique().tolist()) def plot_bar_chart(df, columns, grid_rows, grid_cols, x_label='', y_label='', title='', whole_numbers_only=False, count_labels=True, as_percentage=True): num_plots = len(columns) grid_size = grid_rows * grid_cols num_rows = math.ceil(num_plots / grid_cols) if num_plots == 1: fig, axes = plt.subplots(1, 1, figsize=(12, 8)) axes = [axes] # Wrap the single axes in a list for consistent handling else: fig, axes = plt.subplots(num_rows, grid_cols, figsize=(12, 8)) axes = axes.ravel() # Flatten the axes array to iterate over it for i, column in enumerate(columns): df_column = df[column] if whole_numbers_only: df_column = df_column[df_column % 1 == 0] ax = axes[i] y = [num for (s, num) in df_column.value_counts().items()] x = [s for (s, num) in df_column.value_counts().items()] ax.bar(x, y, color='blue', alpha=0.5) try: ax.set_xticks(range(x[-1], x[0] + 1)) except: pass ax.set_xlabel(x_label) ax.set_ylabel(y_label) ax.set_title(title + ' - ' + column) if count_labels: df_col = df_column.value_counts(normalize=True).mul(100).round(1).astype(str) + '%' for idx, (year, value) in enumerate(df_column.value_counts().items()): if as_percentage == False: ax.annotate(f'{value}\n', xy=(year, value), ha='center', va='center') else: ax.annotate(f'{df_col[year]}\n', xy=(year, value), ha='center', va='center', size=8) if num_plots < grid_size: for j in range(num_plots, grid_size): fig.delaxes(axes[j]) # Remove empty subplots if present plt.tight_layout() plt.show()

函数的输入包括一个数据框（df）、一个列名的列表（columns）、网格的行数和列数（grid_rows和grid_cols）、x轴和y轴标签（x_label和y_label）、标题（title）、是否只显示整数（whole_numbers_only）、是否在图上...

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()

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...

我想在接收串口数据并写入数据这个方法里，同时进行折线图绘制串口数据，方法为： def writ_excel(self, TIME): uart_r = self.uart_r received_bytes_list = [] start_time = time.time() while (time.time() - start_time <= 40): read_byte = uart_r.read(1) if read_byte != b'': print(".", end="") received_bytes_list.append(read_byte.decode()) if len(received_bytes_list) == 0: print("Warning: timeout!") else: print("Received data successfully!") # Save to Excel file received_bytes = ''.join(received_bytes_list) received_data = received_bytes.split() received_data_8 = [received_data[i: i + 8] for i in range(0, len(received_data), 8)] df = pd.DataFrame(columns=['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7']) for i, str in enumerate(received_data_8): print("Write to excel line:", i, str) if (len(str) < 8): print("Populate data.") str += [0] * (8 - len(str)) df.loc[i] = str df.to_excel('%s.xlsx' % TIME)

fig, ax = plt.subplots() line, = ax.plot([], []) ax.set_xlim(0, 100) ax.set_ylim(0, 1024) ax.set_title('Real-time data') xdata, ydata = [], [] while (time.time() - start_time <= 40): read_...

写出python代码。可以实现通过命令把CSV文件的所有列名生成在一张曲线图里，生成的CSV文件自动命名并保存到当前文件夹。 1.CSV文件有80个标题，3000行。第一列为横轴坐标。把80条线一起显示出来。 2.可以根据标题生成所有列的曲线图。每一列曲线图的颜色都不同。

fig = plt.figure() # 绘制所有曲线 for i in range(1, len(columns)): plt.plot(x_axis, df.iloc[:, i], label=columns[i]) # 添加图例 plt.legend() # 保存图像 filename = 'all_curves.png' plt.savefig...

写出python代码。可以实现通过命令把CSV文件的所有列名生成曲线图里，曲线图在一张画布里。生成的CSV文件自动命名并保存到当前文件夹。 1.CSV文件有80个标题，3000行。第一列为横轴坐标。把80条线一起显示出来。 2.可以根据标题生成所有列的曲线图。每一列曲线图的颜色都不同。

fig = plt.figure() # 遍历所有列名生成曲线图 for i in range(1, len(columns)): plt.plot(x, df[columns[i]], label=columns[i]) # 添加图例 plt.legend() # 自动生成文件名并保存到当前文件夹 filename = '...

写出PYthon代码 1.读取CSV文件Output 2.把标题行分为4类，第一类是标题为ABC,DFG，TBC,DHHG,lop,kki的6列，第二类是CAT开头的几列，第三类是DOG开头的几列，第四类是Fish和food开头的几列 3.在一张画布从上到下分成4份，把4类标题画成4个曲线图，颜色随机，刻度比例适当

fig, axs = plt.subplots(4, 1, figsize=(10,10)) colors = np.random.choice(list(plt.cm.colors.CSS4_COLORS.keys()), 4, replace=False) for i, cols in enumerate([abc_cols, cat_cols, dog_cols, fish_cols]): ...

帮我用python写一段代码统计x和y，并用excle绘制雷达图

fig = plt.figure(figsize=(6, 6)) ax = fig.add_subplot(111, polar=True) # 设置角度 angles = [n / float(len(df.columns)) * 2 * 3.14 for n in range(len(df.columns))] angles += angles[:1] # 绘制雷达图 ...

利用python画一个桑基图，给一个案例

fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, xticks=[], yticks=[], title="Sankey Diagram") sankey = Sankey(ax=ax, scale=0.01, offset=0.2, head_angle=180) sankey.add(flows=df.iloc[0]...

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column = data.columns.tolist() fig = plt.figure(figsize=(12,4), dpi=128) for i in range(8): plt.subplot(2,4, i + 1) sns.lineplot(data=spss[column[i]],lw=1) plt.ylabel(column[i], fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show()

plt.subplots()

爬取https://nba.hupu.com/stats/players网址中的骑士队球员的比赛数据，并使用分布雷达可视化图表将其呈现。

爬取https://nba.hupu.com/stats/players网址中的所有球队的比赛数据，并使用分布雷达可视化图表将其呈现。

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