Python打卡DAY6

Python打卡:数据可视化学习

@浙大疏锦行

DAY6任务 学习数据可视化

先跟着做一遍

1.查看数据有什么特征

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
data.head()

2. 借助select_dtypes方法找到连续特征

continuous_features = data.select_dtypes(include=['float64', 'int64']).columns.tolist()
continuous_features

3. 初步绘制箱线图

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd


sns.boxplot(x=data['Annual Income'])
plt.title('Annual Income 的箱线图')
plt.xlabel('Annual Income')
plt.show()

结果发现输出了奇怪的空格 

4.解决上一步问题的方法

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

sns.boxplot(x=data['Annual Income'])
plt.title('年收入 箱线图')  
plt.xlabel('年收入')      
plt.show()

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 可设置全局字体支持中文

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 解决负号变成方块

5.绘制直方图

sns.histplot(x=data['Years in current job'])
plt.title('在当前工作年限 直方图')
plt.xlabel('在当前工作年限')
plt.ylabel('员工数量')
plt.xticks(rotation=45, ha='right')  
plt.tight_layout() 
plt.show()

plt.tight_layout() 可自动调整坐标轴 不会让坐标轴上的字体挤在一起

plt.xticks(rotation=45, ha='right') 向右旋转45度

6.针对离散标签连续特征绘制箱线图  Credit Default 分为0与1 即违约和不违约

plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.boxplot(x='Credit Default', y='Annual Income', data=data)
plt.title('Annual Income vs. Credit Default')
plt.xlabel('Credit Default')
plt.ylabel('Annual Income')
plt.show()

7.绘制Annual Income与Credit Default关系图 可直观展现二者变动

8.由于离散变量Number of Open Accounts 有多个变量 绘制其与标签Credit Default关系的横坐标会挤在一起 需要在代码中进行分组data['Open Accounts Group'] = pd.cut(data['Number of Open Accounts'], bins=[0, 5, 10, 15, 20, float('inf')], labels=['0-5', '6-10', '11-15', '16-20', '20+'])

data['Open Accounts Group'] = pd.cut(data['Number of Open Accounts'], bins=[0, 5, 10, 15, 20, float('inf')], labels=['0-5', '6-10', '11-15', '16-20', '20+']) 
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.countplot(x='Open Accounts Group', hue='Credit Default', data=data)
plt.title('Number of Open Accounts (Grouped) vs. Credit Default')
plt.xlabel('Number of Open Accounts Group')
plt.ylabel('Count')
plt.show()

9.尝试绘制其他图像 Number of。。

MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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