x = np.empty(shape=[0, len(df1)])
时间: 2023-11-24 11:06:01 浏览: 46
这行代码使用了Numpy库中的empty函数来创建一个空的numpy数组,该数组的维度为(0, len(df1)),即0行len(df1)列。这种方式创建的数组不会初始化,因此其元素的值为随机值,需要在之后的代码中进行赋值。这种创建方式通常用于需要动态添加数据的场景,可以通过numpy库提供的append函数来添加数据。
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labels=np.array(exercise2.满意度) datalenth=5 df1=np.array(exercise2.东部) df2=np.array(exercise2.中部) df3=np.array(exercise2.西部) angles=np.linspace(0,2*np.pi,datalenth,endpoint=False) df1=np.concatenate((df1,[df1[0]])) df2=np.concatenate((df2,[df2[0]])) df3=np.concatenate((df3,[df3[0]]))
这是一段 Python 代码,用于绘制雷达图。其中,labels 是一个包含标签的数组,datalenth 是数据的长度,df1、df2、df3 分别是三个地区的数据。通过 np.linspace 函数生成角度数组,然后将每个地区的数据首尾相连,最后使用 matplotlib 库绘制雷达图。
X1 = df1.values X2 = df2.values X = np.hstack((X1, X2))
这段代码的作用是将两个DataFrame对象中的数据合并为一个二维数组X。其中,X1是第一个DataFrame对象中的自变量(包括第2到第5列),X2是第二个DataFrame对象中的自变量(第2列),它们都是二维数组。通过使用NumPy库中的hstack()函数,将X1和X2按列方向合并成一个二维数组X。这样,X就包含了所有自变量的数据,可以用于建立机器学习模型。
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