import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split # 数据分析 df = pd.read_csv('iris.csv', skiprows=[0], names=['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class']) print(df.info()) print(df.describe()) print(df.isnull().sum()) # 随机抽取数据 train_data, test_data = train_test_split(df, test_size=0.3) train_data.to_csv('train_data.csv', index=False) test_data.to_csv('test_data.csv', index=False) # 数据可视化 df.plot(x='class', y=['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width'], kind='line', title='Line Plot', figsize=(10, 5)) df.hist(bins=10, figsize=(10, 5)) df.plot(x='petal_length', y='petal_width', kind='scatter', title='Scatter Plot', figsize=(10, 5)) plt.show()

这段代码是使用 Python 中的 pandas, matplotlib 和 sklearn 库对鸢尾花数据集进行了一些数据分析和可视化。

首先，通过 pandas 库读取了一个名为 iris.csv 的数据文件，该文件包含了鸢尾花的一些观测数据。然后使用 info(), describe() 和 isnull() 方法对数据进行了一些基本的统计分析，包括了数据的维度、每个属性的均值、标准差、最小值、最大值、缺失值数量等等。

接下来，使用 sklearn 库中的 train_test_split() 方法将数据集划分为训练集和测试集，并将它们保存到 train_data.csv 和 test_data.csv 文件中。

最后，使用 matplotlib 库对数据进行了一些可视化，包括了折线图、直方图和散点图。这些可视化将不同属性之间的关系展示出来，方便我们更好地理解和分析数据。

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import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split # 数据分析 df = pd.read_csv('iris.csv', skiprows=[0], names=['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class']) print(df.info()) print(df.describe()) print(df.isnull().sum()) # 随机抽取数据 train_data, test_data = train_test_split(df, test_size=0.3) train_data.to_csv('train_data.csv', index=False) test_data.to_csv('test_data.csv', index=False) # 数据可视化 df.plot(x='class', y=['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width'], kind='line', title='Line Plot', figsize=(10, 5)) df.hist(bins=10, figsize=(10, 5)) df.plot(x='petal_length', y='petal_width', kind='scatter', title='Scatter Plot', figsize=(10, 5)) plt.show() 对上面每一行代码注释

Sure, here are the explanations for each line of code:

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
from sklearn.model_selection import train_test_split 

这里是导入所需的库，分别是 pandas、matplotlib 和 sklearn 中的 train_test_split 函数。

df = pd.read_csv('iris.csv', skiprows=[0], names=['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class']) 

这里使用 pandas 库中的 read_csv() 方法读取名为 iris.csv 的文件，skiprows=[0] 表示跳过第一行，names 参数指定了每一列的名称。

print(df.info()) 
print(df.describe()) 
print(df.isnull().sum()) 

这里分别使用了 info()、describe() 和 isnull() 方法对数据进行统计分析，包括数据的维度、每个属性的均值、标准差、最小值、最大值、缺失值数量等等。

train_data, test_data = train_test_split(df, test_size=0.3) 
train_data.to_csv('train_data.csv', index=False) 
test_data.to_csv('test_data.csv', index=False) 

这里使用了 sklearn 中的 train_test_split() 方法将数据集划分为训练集和测试集，并将它们保存到 train_data.csv 和 test_data.csv 文件中。

df.plot(x='class', y=['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width'], kind='line', title='Line Plot', figsize=(10, 5)) 
df.hist(bins=10, figsize=(10, 5)) 
df.plot(x='petal_length', y='petal_width', kind='scatter', title='Scatter Plot', figsize=(10, 5)) 
plt.show() 

这里使用了 matplotlib 库对数据进行可视化，包括了折线图、直方图和散点图。这些可视化展示了不同属性之间的关系，方便我们更好地理解和分析数据。最后使用 plt.show() 方法显示图形。

import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.utils import shuffle from sklearn.preprocessing import scale df = pd.read_csv("C:\\boston.csv",header=0) ds = df.values from sklearn.datasets import load_boston boston = load_boston() X = boston.data y = boston.target from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense model = Sequential([ Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)), Dense(64, activation='relu'), Dense(64, activation='relu'), Dense(1) ]) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') history = model.fit(X_train, y_train, validation_split=0.1, epochs=100, batch_size=32) from sklearn.metrics import mean_squared_error y_pred = model.predict(x_test)mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)print('MSE:’, mse) import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(history.history['accuracy'], label='train') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='validation') plt.legend() plt.show()

这段代码使用TensorFlow和Keras实现了一个神经网络模型，用于预测波士顿房价。以下是代码的解释：

首先，导入必要的库和模块：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from sklearn.utils import shuffle
from sklearn.preprocessing import scale

然后，读取波士顿房价数据集并对其进行预处理：

df = pd.read_csv("C:\\boston.csv",header=0)
ds = df.values

接着，从sklearn.datasets模块中加载波士顿房价数据集，并将其分为训练集和测试集：

from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

对训练集和测试集进行标准化处理：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

定义一个包含4个Dense层的神经网络模型：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(1)
])

编译模型并训练：

model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

history = model.fit(X_train, y_train, validation_split=0.1, epochs=100, batch_size=32)

使用模型对测试集进行预测，并计算均方误差：

from sklearn.metrics import mean_squared_error
y_pred = model.predict(x_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('MSE:’, mse)

最后，绘制模型的训练和验证准确率曲线：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(history.history['accuracy'], label='train')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='validation')

plt.legend()

plt.show()