Matlab实现含标准差的条形图系统设计方案

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0 下载量 36 浏览量 更新于2024-11-26 收藏 769B RAR 举报
资源摘要信息:"barplot.rar_系统设计方案_matlab_" 根据提供的文件信息,我们可以推断出以下知识点: 首先,从标题“barplot.rar_系统设计方案_matlab_”中我们可以得知,该文件是一个关于Matlab系统设计方案的压缩包文件,其中主要包含了一个名为“barplot”的文件。该文件很可能是用Matlab编写的代码,用于生成条形图(bar plot)。此外,标题中的“rar”表明这是一个经过压缩的文件,用户需要解压后才能获取其中的内容。 其次,描述“含标准差的bat图代码,数据类论文必备利器”给出了更多关于文件内容的细节。这里所指的“bat图”实际上应该是“bar图”,可能是描述过程中的一个小错误。描述指出该Matlab代码能够生成带有标准差的条形图。在数据可视化中,条形图是一种用来展示不同类别的数值大小的图表,而标准差是衡量数据分布离散程度的统计量。因此,该文件的代码可能支持在条形图中显示每个条形的标准差,这对于数据类论文中的结果呈现是非常有用的,可以帮助读者直观地理解数据的变异性。 再来看标签“系统设计方案 matlab”,这可能意味着文件中的条形图生成代码是用于某种系统设计项目的方案中。Matlab作为一款强大的数学计算和可视化软件,在工程设计、数据分析以及系统仿真等领域具有广泛应用。系统设计方案可能涉及到性能分析、结果展示等部分,条形图可以有效地用于展示系统性能指标、比较不同设计方案的优劣等。 最后,文件名称列表中的“barplot.m”是Matlab语言中唯一的文件名。由于Matlab文件通常以“.m”作为文件扩展名,这表明该文件是一个Matlab脚本文件。Matlab脚本文件可以包含数据、函数定义、绘图指令等,通过运行该脚本文件,用户可以在Matlab环境中执行相应的绘图任务,生成具有标准差信息的条形图。 总结以上信息,该“barplot.rar_系统设计方案_matlab_”文件是一个压缩包,包含了用于Matlab环境的条形图生成脚本“barplot.m”,该脚本可以生成带有标准差信息的条形图,对于数据类论文中的结果展示具有重要的应用价值。用户需要先解压该文件,然后在Matlab中运行“barplot.m”脚本来实现条形图的绘制。对于进行系统设计或数据分析的工程师和研究人员而言,这一工具能够帮助他们更直观、有效地展示和比较数据结果。

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report, accuracy_score # 1. 数据准备 train_data = pd.read_csv('train.csv') test_data = pd.read_csv('test_noLabel.csv') # 填充缺失值 train_data.fillna(train_data.mean(), inplace=True) test_data.fillna(test_data.mean(), inplace=True) # 2. 特征工程 X_train = train_data.drop(['Label', 'ID'], axis=1) y_train = train_data['Label'] X_test = test_data.drop('ID', axis=1) scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) # 3. 模型建立 model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) # 4. 模型训练 model.fit(X_train, y_train) # 5. 进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 6. 保存预测结果 df_result = pd.DataFrame({'ID': test_data['ID'], 'Label': y_pred}) df_result.to_csv('forecast_result.csv', index=False) # 7. 模型评估 y_train_pred = model.predict(X_train) print('训练集准确率:', accuracy_score(y_train, y_train_pred)) print('测试集准确率:', accuracy_score(y_test, y_pred)) print(classification_report(y_test, y_pred)) # 8. 绘制柱形图 feature_importances = pd.Series(model.feature_importances_, index=X_train.columns) feature_importances = feature_importances.sort_values(ascending=False) plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.barplot(x=feature_importances, y=feature_importances.index) plt.xlabel('Feature Importance Score') plt.ylabel('Features') plt.title('Visualizing Important Features') plt.show() # 9. 对比类分析 train_data['Label'].value_counts().plot(kind='bar', color=['blue', 'red']) plt.title('Class Distribution') plt.xlabel('Class') plt.ylabel('Frequency') plt.show()

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