你正将应用支持的“armeabi,armeabi-v7a,x86”ABI 部署到 ABI“x86_64”的不兼容设备。应创建匹配其中一个应用 ABI 的仿真程序,或将“x86_64”添加到应用生成的

解决方法如下:
选中Android项目
在这里插入图片描述
选中最底下的属性
在这里插入图片描述
进入项目属性中选择Android选项,把快速开发勾打上。
在这里插入图片描述

解决方法2.选择android设备管理器,新建一个是armeabi,armeabi-v7a或者什么的报错显示的设备即可。

<think>好的,我现在要回答用户关于如何在数据挖掘中使用PythonR绘制箱线图的问题。首先,我需要整理用户提供的引用资料,看看里面有没有可以直接用到的信息。用户给出的四个引用都是关于Python的,尤其是matplotlib和seaborn库,还有提到箱线图的基本绘制方法、异常值检测、水平箱线图以及结合散点图的例子。而关于R的部分,用户没有提供引用,可能需要我自己补充相关知识。 首先,我该按照用户的要求,分步骤讲解Python和R的实现方法。对于Python部分,引用[1]、[3]、[4]提到了使用matplotlib的boxplot函数,引用[2]提到了结合箱线图和散点图的例子,使用seaborn库。因此,在Python部分,我可以先介绍matplotlib的基本用法,然后提到seaborn的高级功能,比如结合swarmplot。同时,引用[3]中的参数如vert=False和showmeans=True需要注意,还有异常值检测,这些都可以作为关键点。 关于R部分,用户没有提供引用,所以需要我依靠自己的知识。R中常用的绘图包是ggplot2,还有基础的boxplot函数。需要简要说明如何使用这些工具,并给出示例代码。例如,使用ggplot2的geom_boxplot()函数,者基础绘图中的boxplot()函数。 接下来,用户的问题是如何在数据挖掘中使用这些工具。因此,除了代码示例,还需要说明箱线图在数据挖掘中的应用场景,比如数据分布分析、异常值检测、多变量比较等。可能需要引用用户提到的异常值检测部分,如引用[3]中提到的,用箱线图检测异常值。 然后,按照用户的系统级指令,要生成相关问题。问题该围绕箱线图在数据挖掘中的应用、优化方法、其他图表的结合等。例如,如何解释箱线图的各个部分,如何调整样式,如何处理异常值等。 需要检查LaTeX格式是否确,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$。但当前问题可能涉及数学公式,但如果有的话需要注意。例如,在解释箱线图的统计量时,可能会用到中位数、四分位数等,可以用$Q_1$, $Q_3$这样的表示。 另外,回答中需要自然地添加引用标识。比如在提到异常值检测时,引用[3]和[4],者在结合散点图时引用[2]。 现在,整理结构: 1. 引言:箱线图在数据挖掘中的作用。 2. Python实现: - 使用matplotlib(基础,参数设置) - 使用seaborn(高级,结合散点图) 3. R实现: - 基础boxplot函数 - ggplot2包 4. 应用场景分析:数据分布、异常值、多变量比较 5. 相关问题生成 需要确保代码示例确,并且参数说明清晰,比如matplotlib中的notch、meanline参数,以及如何显示均值等。同时,注意用户提供的代码示例中的细节,比如数据链接可能需要忽略,因为用户现在的问题是关于绘制方法,而是具体数据。 可能遇到的疑问:是否需要详细解释箱线图的各个部分?用户的问题是关于如何绘制,所以可能需要,但可以简要提及。另外,数据预处理步骤是否需要说明?比如数据清洗、格式整理等,但用户可能更关注绘图代码本身。 现在开始撰写回答,确保结构清晰,分步骤说明,引用确的位置,并生成相关问题。</think>### 如何用PythonR在数据挖掘中绘制箱线图? #### **一、箱线图在数据挖掘中的作用** 箱线图(Boxplot)是一种可视化工具,用于展示数据的分布、离散程度、异常值及对称性。在数据挖掘中,它常用于: - **数据分布分析**:通过中位数、四分位数($Q_1$, $Q_3$)等统计量快速理解数据集中趋势和离散程度。 - **异常值检测**:通过箱线图的“须”外数据点识别潜在异常值[^3]。 - **多变量比较**:对比同类别分组的数值差异。 --- #### **二、Python实现方法** ##### **1. 使用matplotlib绘制基础箱线图** ```python import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 示例数据(假设data是DataFrame,包含多列数值数据) data = pd.read_csv("data.csv") columns = ["col1", "col2", "col3"] # 绘制箱线图 plt.figure(figsize=(10,6)) plt.boxplot(data[columns], labels=columns, notch=True, # 显示置信区间凹槽[^1] showmeans=True, # 显示均值 vert=False) # 水平箱线图[^3] plt.title("数据分布箱线图") plt.xlabel("数值范围") plt.show() ``` ##### **2. 使用seaborn结合散点图增强分析** 结合散点图可同时观察数据分布和具体样本点: ```python import seaborn as sns # 示例数据(如tips数据集) tips = sns.load_dataset("tips") # 绘制箱线图+散点图 ax = sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips, color="lightblue") ax = sns.swarmplot(x="day", y="total_bill", data=tips, color=".25") # 叠加散点图[^2] plt.title("每日消费金额分布") plt.show() ``` --- #### **三、R实现方法** ##### **1. 基础绘图函数`boxplot()`** ```r # 示例数据(向量数据框) data <- data.frame( group = rep(c("A", "B"), each=50), value = c(rnorm(50, mean=10), rnorm(50, mean=15)) ) # 基础箱线图 boxplot(value ~ group, data=data, horizontal=TRUE, # 水平箱线图 notch=TRUE, # 显示凹槽 col="lightgreen", main="分组数据分布") ``` ##### **2. 使用ggplot2绘制高级箱线图** ```r library(ggplot2) # 绘制箱线图并叠加散点图 ggplot(data, aes(x=group, y=value)) + geom_boxplot(notch=TRUE, fill="lightblue") + geom_jitter(width=0.2, alpha=0.5) + # 避免点重叠 ggtitle("分组数据分布(带散点)") + theme_minimal() ``` --- #### **四、关键参数解析** 1. **Python参数**: - `notch=True`:显示中位数置信区间,若区间重叠则分布差异显著[^1]。 - `showmeans=True`:用绿色三角标记均值。 2. **R参数**: - `notch=TRUE`:同Python,用于比较组间差异。 - `geom_jitter()`:在ggplot2中避免散点重叠。 --- #### **五、数据挖掘应用场景** 1. **异常值检测**:箱线图默认将超出$1.5 \times IQR$($Q_3-Q_1$)的值标记为异常点。 2. **多维度对比**:如对比同地区的收入分布。 3. **数据清洗**:识别需处理的异常值需要分箱的特征。 ---
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