python入门技巧之特征分析（离散特征（图））

最新推荐文章于 2024-11-11 22:20:16 发布
转载 最新推荐文章于 2024-11-11 22:20:16 发布 · 1.3k 阅读 · 0

本文通过使用Seaborn库中的factorplot、barplot和mosaic等命令，以图表形式展示了PyTanic数据集中多个特征之间的关系，包括乘客登船地点、生存情况、乘客等级和性别等因素。

这篇文章的大佬 https://www.kaggle.com/headsortails/pytanic 用到的命令

上文中是用表格和图片分析的，只适用于两个特征之间的关系。这篇将以图表形式表示多个特征之间的关系如何查看

sns.factorplot
sns.barplot
mosaic


例如
sns.barplot(x="Embarked", y="Survived", hue="Pclass", data=train)

g = sns.factorplot(x="Pclass", y="Survived", hue="Sex", col="Embarked",
                   data=train, aspect=0.9, size=3.5, ci=95.0)





dummy = mosaic(train,["Survived","Sex","Pclass"])










                

        

    



  



    



                



	

		

			

				
					
Python使用matplotlib可视化离散（分类）变量的堆叠的直方图、自定义堆叠直方图中不同分组条形的色彩（Histogram for Categorical Variable）

				
			

			

				

					data+scenario+science+insight
				

				

					02-21
					
					913
					
				

			

		

		

			
				
Python使用matplotlib可视化离散（分类）变量的堆叠的直方图、自定义堆叠直方图中不同分组条形的色彩（Histogram for Categorical Variable）

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
[Python从零到壹] 十二.机器学习之回归分析万字总结全网首发（线性回归、多项式回归、逻辑回归）

					
热门推荐

				
			

			

				

					杨秀璋的专栏
				

				

					07-03
					
					5万+
					
				

			

		

		

			
				
前一篇文章讲述了数据分析部分，主要普及网络数据分析的基本概念，讲述数据分析流程和相关技术，同时详细讲解Python提供的若干第三方数据分析库，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等。本文介绍回归模型的原理知识，包括线性回归、多项式回归和逻辑回归，并详细介绍Python Sklearn机器学习库的LinearRegression和LogisticRegression算法及回归分析实例。进入基础文章，希望对您有所帮助。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
python通过信息增益的方法进行字符型离散特征之间的相关性分析

				
			

			

				

					赴前尘
				

				

					07-23
					
					2278
					
				

			

		

		

			
				
参加了一个比赛，关于数据挖掘的多分类问题，特征集中包含了一些离散特征，通过计算信息增益来度量离散特征与目标特征之间的相关性

离散特征： accept_from

目标特征：CODE



代码实现：


import pandas as pd
import numpy as np


# 信息熵
def info_entropy(attr):
    prob = pd.value_co...

			
		

	





	

		

			

				
					
python 离散化_利用Python将数值型特征进行离散化操作的方法

				
			

			

				

					weixin_39981681的博客
				

				

					11-28
					
					1054
					
				

			

		

		

			
				
利用Python将数值型特征进行离散化操作的方法如下所示：data = np.random.randn(20)factor = pd.cut(data,4)pd.get_dummies(factor)0000111000200013001041000501006010070100800109010010000111010012010013001014001015010016010017100018...

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
Python程序-离散和线性图形

				
			

			

				

					海岛Blog
				

				

					01-08
					
					2545
					
				

			

		

		

			
				
本程序是在UbuntuLinux环境下，使用PyCharm软件编写成的。


用Python程序画图需要安装科学计算包Numpy和科学测绘包Matplotlib。
Linux操作系统中，安装这两个包的命令如下：
$ sudo apt-get install python-matplotlib
$ sudo apt-get install python-pip

使用PyCharm创

			
		

	





	

		

			

				
					
python入门技能-特征分析（离散特征）

				
			

			

				

					MaYingColdPlay的博客
				

				

					07-04
					
					862
					
				

			

		

		

			
				
1.表格
pd.crosstab
例如
tab = pd.crosstab(data_train['Pclass'], data_train['Survived'])
print(tab)
dummy = tab.div(tab.sum(1).astype(float), axis=0)
print(dummy)
dummy.plot(kind="bar", stacked=True)
pl

			
		

	





	

		

			

          精选资源
				
					
Python数据分析教程电子版pdf

				
			

			

				

					10-30
				

			

		

		

			
				
本教程电子版专注于Python在数据分析方面的应用，内容涵盖了从基础语法到高级数据分析工具的全面讲解，旨在帮助读者快速掌握使用Python进行数据处理、分析和可视化的技能。  教程开篇介绍了Python的基本语法和概念，...

			
		

	





	

		

			

				
					
Python数据分析之特征处理笔记三——特征预处理（特征选择）

				
			

			

				

					qq_54412734的博客
				

				

					10-03
					
					5862
					
				

			

		

		

			
				
书接上文，进行数据清洗过程后，我们得到了没有空值、异常值、错误值的数据，但想要用海量的数据来建立我们所需要的算法模型，仅仅是数据清洗的过程是不够的，因为有的数据类型是数值，有的是字符，怎样将不同类型的数据联系起来？以及在保证最大化信息量的前提下，怎样得到便于分析的数据？这就是特征预处理要做的工作。

			
		

	





	

		

			

				
					
python从入门到精通——完整教程

					
最新发布

				
			

			

				

					分享技术传递快乐
				

				

					11-11
					
					1520
					
				

			

		

		

			
				
python从入门到精通完整教程

			
		

	





	

		

			

				
					
Python入门数据分析教程：从数据导入到可视化

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				
本篇教程是关于如何利用Python进行基础数据分析的入门指南。作者作为AnalysiswithProgramming网站的新博主，旨在帮助读者了解并掌握Python在数据处理和分析过程中的核心应用。以下是教程的主要知识点：  1. **数据...

			
		

	





	

		

			

				
					
python数据分析及可视化（二）离散程度、标准化值、分布形态、描述性统计图表

				
			

			

				

					hwwaizs的博客
				

				

					11-23
					
					4739
					
				

			

		

		

			
				
平均指标、离散程度、标准化值、分布形态、描述性统计图表


			
		

	





	

		

			

				
					
python 散点图 分类_Python | 分类图

				
			

			

				

					cumudi0723的博客
				

				

					07-29
					
					2866
					
				

			

		

		

			
				
python 散点图 分类Visualizing different variables is also a part of basic plotting. Such variables can have different classes, for example, numerical or a category. Matplotlib has an important feature of C...

			
		

	





	

		

			

				
					
使用Python实现离散特征分类(含完整代码)

				
			

			

				

					m0_47037246的博客
				

				

					05-06
					
					406
					
				

			

		

		

			
				
接下来，我们需要对数据集的特征进行处理。由于数据集中的特征都是离散值，我们可以使用one-hot编码的方式将其转换为数值型特征。具体来说，对于每个特征值，我们都可以创建一个新的二元特征，其中一个特征代表该特征值是否存在，另一个特征则表示该特征值不存在。该数据集包含三种不同种类的鸢尾花，每种鸢尾花有四个特征值，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。本文将介绍一种使用Python实现离散特征分类的方法，并提供完整的源代码。对于整个数据集，我们需要对每个特征都进行one-hot编码。

			
		

	





	

		

			

				
					
【Dify】数据文件自动化识别与CSV预览

				
			

			

				

					Mr数据杨
				

				

					07-16
					
					3万+
					
				

			

		

		

			
				
本文介绍了基于Dify平台的数据文件自动化处理工作流，重点实现CSV文件的自动识别、筛选与预览功能。该工作流包含文件上传、路径获取、CSV读取和结果输出四个核心节点，使用Python pandas库进行数据处理。支持自动筛选最新上传文件，快速预览数据前5行及基本信息，适用于科研、教学、企业数据分析等场景。该方案显著提升了数据检查效率，支持批量处理和快速审查，降低人工操作成本。工作流配置方法和更多应用场景可参考相关技术文档。

			
		

	





	

		

			

				
					
利用python对包含离散型特征和连续型特征的数据进行预处理

				
			

			

				

					judyqing的博客
				

				

					10-08
					
					3522
					
				

			

		

		

			
				
利用python sklearn preprocessing对包含离散型特征和连续型特征的数据进行预处理

摘自https://blog.youkuaiyun.com/wotui1842/article/details/80697444

			
		

	





	

		

			

				
					
【069】连续特征离散化

				
			

			

				

					小麦粒的Python
				

				

					04-30
					
					1285
					
				

			

		

		

			
				
内容目录一、工业界连续特征离散化二、离散化处理的一般过程三、离散化的优点四、连续特征和离散特征的处理原文见公众号：python宝一、工业界连续特征离散化  在工业界，很少直接将连续值作为...

			
		

	





	

		

			

				
					
Pytorch MaxUnpooling 反最大池化操作(上采样)

				
			

			

				

					weixin_41514525的博客
				

				

					11-11
					
					5056
					
				

			

		

		

			
				
import torch
from torch import nn
from torchvision import transforms
from PIL import Image

img = Image.open('images/train/0_1_pre_disaster.tif')

img_tensor = transforms.ToTensor()(img)
img_tensor = img_tensor.unsqueeze(0)         # MaxUnpool2d()需要输入一个4维.

			
		

	





	

		

			

				
					
离散（图论）

				
			

			

				

					weixin_51289473的博客
				

				

					12-17
					
					2737
					
				

			

		

		

			
				
一、图的基本概念：

握手定理：在任何无向图中，所有顶点的度数之和等于边数的2倍；

         在任何有向图中，所有顶点的度数之和等于边的2倍，所有顶点的入度之和等于出度之和等于边的条数；

    简单图：在图中，若不存在顶点到其自身的边，且同一条边不重复出现，则称这样的图为简单图

    无向完全图：在无向图中，如果任意两个顶点之间都存在边，则称该图为无向完全图 

顶点度数 = 点数 - 1

    有向完全图：在无向图中，如果任意两个顶点之间...

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

		评论	
	

  
	




  

    

      添加红包
      
    

    

      

        
        

          
          
        

        
请填写红包祝福语或标题

      

      

        
        

          
          个
        

        
红包个数最小为10个

      

      

        
        

          
          元
        

        
红包金额最低5元

      

      

        
        

          当前余额3.43元
          前往充值 >
        

      

      

        

          需支付：10.00元
        

        
        
      

    

  





  

    
    
  

  

    
    
  








  

    

      

        

          

            
            
成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
hope_wisdom
 发出的红包
            

          

        

        

          

          

          

        

      

    

    

  



      
      

      
实付元

      
使用余额支付

      

        

          

            
            点击重新获取
          

        

        
扫码支付

      

      

        
          
            
          
          
        
      

      

        
        钱包余额
          0
          

            
            

              

                
抵扣说明：

                
 1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
 2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

              

            

          

      

      余额充值