import numpy as np import pandas as pd pd.DataFrame({'animal':pd.Categorical(["cat","cat","snake","dog","god","cat","snake","cat","dog","dog"]), 'age':pd.Series([2.5,3.0,0.5,np.nan,5.0,2.0,4.5,np.nan,7.0,3.0],dtype='float32'), 'visits':pd.Series([1,3,2,3,2,3,1,1,2,1],index=['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j']), 'priority':pd.Categorical(["yes","yes","no","yes","no","no","no","yes","no","no"]) })这是这段代码的结果

();
return 0;
}

该代码使用了Windows API库和MMSYSTEM库，需要进行相应的包含这段代码的结果是一个包含四个列的数据框（DataFrame），行数为10。每一列的名称和和链接。在Visual Studio中，可以通过以下步骤进行设置：

1. 在项目属性中选择“常规”选项数据类型如下所示：

- animal: 分类变量（Categorical），包含10个值，分别为cat、卡，将“字符集”设置为“使用多字节字符集”。

2. 在项目属性中选择“VC++目录snake、dog和god。
- age: 浮点数（float32）变量，包含10个值，其中第4行”选项卡，将“包含目录”和“库目录”分别添加Windows API库和MMSYSTEM库和第8行的值为缺失值（NaN）。
- visits: 整数变量，包含10个值，使用的路径。

3. 在项目属性中选择“链接器”->“输入”选项卡，将“附加依赖项字母a到j作为行索引（index）。
- priority: 分类变量（Categorical），包含10个值，分别为yes和no。

相关问题

import pandas as pd data = pd.read_csv(C:\Users\Administrator\Desktop\pythonsjwj\weibo_senti_100k.csv') data = data.dropna(); data.shape data.head() import jieba data['data_cut'] = data['review'].apply(lambda x: list(jieba.cut(x))) data.head() with open('stopword.txt','r',encoding = 'utf-8') as f: stop = f.readlines() import re stop = [re.sub(' |\n|\ufeff','',r) for r in stop] data['data_after'] = [[i for i in s if i not in stop] for s in data['data_cut']] data.head() w = [] for i in data['data_after']: w.extend(i) num_data = pd.DataFrame(pd.Series(w).value_counts()) num_data['id'] = list(range(1,len(num_data)+1)) a = lambda x:list(num_data['id'][x]) data['vec'] = data['data_after'].apply(a) data.head() from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt num_words = [''.join(i) for i in data['data_after']] num_words = ''.join(num_words) num_words= re.sub(' ','',num_words) num = pd.Series(jieba.lcut(num_words)).value_counts() wc_pic = WordCloud(background_color='white',font_path=r'C:\Windows\Fonts\simhei.ttf').fit_words(num) plt.figure(figsize=(10,10)) plt.imshow(wc_pic) plt.axis('off') plt.show() from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.preprocessing import sequence maxlen = 128 vec_data = list(sequence.pad_sequences(data['vec'],maxlen=maxlen)) x,xt,y,yt = train_test_split(vec_data,data['label'],test_size = 0.2,random_state = 123) import numpy as np x = np.array(list(x)) y = np.array(list(y)) xt = np.array(list(xt)) yt = np.array(list(yt)) x=x[:2000,:] y=y[:2000] xt=xt[:500,:] yt=yt[:500] from sklearn.svm import SVC clf = SVC(C=1, kernel = 'linear') clf.fit(x,y) from sklearn.metrics import classification_report test_pre = clf.predict(xt) report = classification_report(yt,test_pre) print(report) from keras.optimizers import SGD, RMSprop, Adagrad from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.layers.embeddings import Embedding from keras.layers.recurrent import LSTM, GRU model = Sequential() model.add(Embedding(len(num_data['id'])+1,256)) model.add(Dense(32, activation='sigmoid', input_dim=100)) model.add(LSTM(128)) model.add(Dense(1)) model.add(Activation('sigmoid')) model.summary() import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg from keras.utils import plot_model plot_model(model,to_file='Lstm2.png',show_shapes=True) ls = mpimg.imread('Lstm2.png') plt.imshow(ls) plt.axis('off') plt.show() model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='Adam',metrics=["accuracy"]) model.fit(x,y,validation_data=(x,y),epochs=15)

这段代码的作用是：

1. 读取一个csv文件（weibo_senti_100k.csv），并将其中的空值删除。
2. 对csv文件中的review列进行分词处理，并过滤掉停用词。
3. 用词频统计生成词云图。
4. 将数据集划分为训练集和测试集，分别使用SVM和LSTM模型进行分类预测，并输出分类报告。

具体流程如下：

1. 首先，使用pandas读取csv文件，并将其中的空值删除。
2. 然后，使用jieba对csv文件中的review列进行分词处理，并过滤掉停用词，得到分词后的结果。
3. 用词频统计生成词云图，可以通过WordCloud库实现。
4. 将分词后的结果转换成向量，并将数据集划分为训练集和测试集。使用SVM和LSTM模型进行分类预测，并输出分类报告。

其中，使用SVM模型的代码如下：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import classification_report

# 将数据集划分为训练集和测试集
x, xt, y, yt = train_test_split(vec_data, data['label'], test_size=0.2, random_state=123)

# 训练SVM模型
clf = SVC(C=1, kernel='linear')
clf.fit(x, y)

# 使用测试集进行预测
test_pre = clf.predict(xt)

# 输出分类报告
report = classification_report(yt, test_pre)
print(report)

使用LSTM模型的代码如下：

from keras.optimizers import Adam
from keras.utils import np_utils
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation
from keras.layers.embeddings import Embedding
from keras.layers.recurrent import LSTM

# 将数据集划分为训练集和测试集
x, xt, y, yt = train_test_split(vec_data, data['label'], test_size=0.2, random_state=123)

# 将标签进行one-hot编码
y = np_utils.to_categorical(y, 2)
yt = np_utils.to_categorical(yt, 2)

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(len(num_data['id'])+1, 256))
model.add(LSTM(128))
model.add(Dense(1))
model.add(Activation('sigmoid'))

# 编译LSTM模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='Adam', metrics=["accuracy"])

# 训练LSTM模型
model.fit(x, y, validation_data=(xt, yt), epochs=15)

最后，需要注意的是，代码中有一些缺失的部分，比如数据集的读取和停用词的来源等，需要根据实际情况进行补充。

import pandas as pd data = {'形状': ['圆形', '圆形', '皱形', '皱形', '圆形', '皱形', '圆形', '皱形', '圆形'], '颜色': ['灰色', '白色', '白色', '灰色', '白色', '灰色', '白色', '灰色', '灰色'], '大小': ['饱满', '皱缩', '饱满', '饱满', '皱缩', '皱缩', '饱满', '皱缩', '皱缩'], '土壤': ['酸性', '碱性', '碱性', '酸性', '碱性', '酸性', '酸性', '碱性', '碱性'], '水分': ['多', '少', '多', '多', '少', '少', '少', '多', '少'], '日照': ['多', '多', '多', '少', '少', '多', '少', '少', '多'], '发芽': ['否', '是', '否', '是', '是', '是', '是', '否', '否']} df = pd.DataFrame(data) import math import numpy as np # 经验熵 def entropy(labels): n_labels = len(labels) if n_labels <= 1: return 0 counts = np.bincount(labels.astype(int)) probs = counts / n_labels n_classes = np.count_nonzero(probs) if n_classes <= 1: return 0 ent = 0. for i in probs: ent -= i * math.log(i, 2) return ent # 经验条件熵 def conditional_entropy(x, y): entropy_cond = 0. for i in set(x): p = float(len(x[x == i])) / len(x) entropy_cond += p * entropy(y[x == i]) return entropy_cond # 信息增益 def information_gain(x, y): return entropy(y) - conditional_entropy(x, y) # 对类别特征进行标签编码 le = LabelEncoder() categorical_cols = ['形状', '颜色', '大小', '土壤', '水分', '日照'] for col in categorical_cols: df[col] = le.fit_transform(df[col]) print('训练样本经验熵：', entropy(labels)) cond_ent = conditional_entropy(df["形状"].values.astype(int), labels) info_gain = information_gain(df["形状"].values.astype(int), labels) print('形状属性的经验条件熵：', cond_ent) print('形状属性的信息增益：', info_gain)哪错了

这段代码有一些问题：

1. 没有导入 LabelEncoder 类，需要先导入：from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

2. 在计算训练样本的经验熵时，没有指定 labels 变量，应该改为：entropy(df["发芽"].values.astype(int))

3. 在计算形状属性的经验条件熵和信息增益时，也没有指定 labels 变量，应该改为：conditional_entropy(df["形状"].values.astype(int), df["发芽"].values.astype(int)) 和 information_gain(df["形状"].values.astype(int), df["发芽"].values.astype(int))

4. 最后一行代码没有缩进，应该和其他代码平齐。

下面是修改后的代码：

import pandas as pd
import math
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

data = {'形状': ['圆形', '圆形', '皱形', '皱形', '圆形', '皱形', '圆形', '皱形', '圆形'],
        '颜色': ['灰色', '白色', '白色', '灰色', '白色', '灰色', '白色', '灰色', '灰色'],
        '大小': ['饱满', '皱缩', '饱满', '饱满', '皱缩', '皱缩', '饱满', '皱缩', '皱缩'],
        '土壤': ['酸性', '碱性', '碱性', '酸性', '碱性', '酸性', '酸性', '碱性', '碱性'],
        '水分': ['多', '少', '多', '多', '少', '少', '少', '多', '少'],
        '日照': ['多', '多', '多', '少', '少', '多', '少', '少', '多'],
        '发芽': ['否', '是', '否', '是', '是', '是', '是', '否', '否']}
df = pd.DataFrame(data)

# 对类别特征进行标签编码
le = LabelEncoder()
categorical_cols = ['形状', '颜色', '大小', '土壤', '水分', '日照']
for col in categorical_cols:
    df[col] = le.fit_transform(df[col])

# 计算训练样本的经验熵
labels = df["发芽"].values.astype(int)
print('训练样本经验熵：', entropy(labels))

# 计算形状属性的经验条件熵和信息增益
cond_ent = conditional_entropy(df["形状"].values.astype(int), labels)
info_gain = information_gain(df["形状"].values.astype(int), labels)
print('形状属性的经验条件熵：', cond_ent)
print('形状属性的信息增益：', info_gain)