KNN(三) 用Matplolib分析数据

最新推荐文章于 2023-03-30 09:11:14 发布
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本文详细介绍了如何安装Matplotlib库，并通过提供多个链接和代码示例，深入探讨了其基本用法和核心功能，包括图表绘制、个性化标记散点图等操作。

1预备知识

安装Matplotlib库的过程不提，百度后都一一解决

2资料


3.代码详解

<pre name="code" class="python">#coding:gbk
'''
Created on 2015年4月29日

@author: dell
'''
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt #matplotlib.pyplot是一个快速绘图类
fig  = plt.figure() #Creates a new figure.
fig.add_subplot(110.9)#这个函数的三个参数第一个是x轴，第二个是y轴，第三个是比例，0《num《1 如果x=2，y=1说明x轴要比y轴长一倍
#ax.scatter(datingDataMat[:,1],datingDataMat[:,2]) 注释掉的原因是datingMat是数据，重点在于scatter函数，api给出的解释 Make a scatter plot of x vs y, where x and y are sequence like objects of the same lengths.书中给出的解释是scatter函数支持个性化标记散点图的点

plt.show() #显示这个figure 
print(help(plt.figure()))
# ax.scatter(x,y,15.0*array(datingLabels),15.0*array(datingLabels))
#sactter类似于载入x轴和y轴要表示的数据，ax.scatter(datingDataMat[:,1],datingDataMat[:,2])和ax.scatter(x,y,15.0*array(datingLabels),15.0*array(datingLabels))可以很明显的指导，x轴和y轴相同，然后按15.0*array(datingLabels)显示


 

                

        

    


  



    

      

        

            

              
                
                  wode701
                
              
            

            

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数据分析与可视化编程训练

				
			

			

				

					qq_58460470的博客
				

				

					06-05
					
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数据分析与可视化编程
运行给定的模拟数据生成程序，在当前文件夹下生成饭店营业额模拟数据文件data.csv。
使用pandas读取文件data.csv中的数据，创建DataFrame对象，并删除其中所有缺失值删除缺失值。
按季度统计该饭店某年的营业额数据，使用matplotlib生成饼状图显示当年4个季度的营业额分布情况，并把图形保存为本地文件third.jpg。
按月份进行统计，找出相邻两个月最大涨幅，并把涨幅最大的月份写入文件maxMonth.txt。...

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
Pandas+Matplotlib之csv文件的创建、读取与可视化

					
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Pandas+Matplotlib之csv文件的创建、读取与可视化
#在当前文件夹中生成饭店营业额模拟数据文件data.csv
import csv
import random
import datetime
fn='E:/Spyder/data.csv'
with open(fn,'w')as fp:
    wr=csv.writer(fp)  #一行一行写入csv文件
    wr.writ...

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
pandas入门

				
			

			

				

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运行下面的程序，在当前文件夹中生成饭店营业额模拟数据文件data.csv


import csv
import random
import datetime

fn = 'data.csv'
with open(fn, 'w') as fp:
    wr = csv.writer(fp)  # 创建csv文件写入对象
    wr.writerow(['日期', '销量'])  # 写入表头
    startDate = datetime.date(2017, 1, 1)  # 起始日期
    # 

			
		

	





	

		

			

				
					
python 可视化案例_python 数据分析与可视化 实例源码

				
			

			

				

					weixin_39576149的博客
				

				

					11-27
					
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【实例简介】生成饭店营业额模拟数据文件data.csv，使用pandas读取文件data.csv中的数据，删除其中所有缺失值；使用matplotlib生成折线图，反应该饭店每天的营业额情况，并把图形保存为本地文件first.jpg；按月份进行统计，使用matplotlib绘制柱状图显示每个月份的营业额，并把图形保存为本地文件second.jpg；按月份进行统计，找出相邻两个月最大涨幅，并把涨幅最大...

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
python数据分析案例1

				
			

			

				

					y_j_y_的博客
				

				

					02-02
					
					859
					
				

			

		

		

			
				
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

dir = './data/'
train = pd.read_table(dir + 'train_20171215.txt',engine='python')
test_A = pd.read_table(dir + 'test_A_20171225.txt',engine='python

			
		

	





	

		

			

				
					
【人工智能】实验合集

				
			

			

				

					qq_51816658的博客
				

				

					03-30
					
					1832
					
				

			

		

		

			
				
机器学习实验单变量的线性回归学习线性回归的概念，完成以下实验：需要根据每个城市的居民的数量，预测开餐饮店的利润数据在data1.txt里，第一列是城市居民数量，第二列是该城市餐饮店利润。1.读入数据，然后展示数据2.梯度下降这个部分你需要在现有数据集上，训练线性回归的参数θ2.1公式2.2实现数据前面已经读取完毕，我们要为加入一列x，用于更新θ0，然后我们将θ初始化为0，学习率初始化为0.01，迭代次数为1500次2.3计算J(θ)

			
		

	





	

		

			

				
					
python可视化分析案例_Python+pandas+matplotlib数据分析与可视化案例（附源码）

				
			

			

				

					weixin_39524984的博客
				

				

					11-29
					
					2365
					
				

			

		

		

			
				
原标题：Python+pandas+matplotlib数据分析与可视化案例（附源码）问题描述：运行下面的程序，在当前文件夹中生成饭店营业额模拟数据文件data.csv 然后完成下面的任务：1）使用pandas读取文件data.csv中的数据，创建DataFrame对象，并删除其中所有缺失值；2）使用matplotlib生成折线图，反应该饭店每天的营业额情况，并把图形保存为本地文件first.jp...

			
		

	





	

		

			

				
					
用python读取CSV数据

				
			

			

				

					03-19
				

			

		

		

			
				
本次分享文件，专为刚接触编程的小白们量身定做，如何用Python读取大量的csv数据文件，清楚实用，欢迎分享下载。

			
		

	





	

		

			

				
					
matplotlib + pandas——数据可视化

				
			

			

				

					红叶谷 wsp_1138886114的博客
				

				

					05-31
					
					9437
					
				

			

		

		

			
				
一、利用pandas进行数据分析 + matplotlib进行可视化展示


  1.1 第一个绘图

    （原本在matplotlib中需要几段代码，在pandas中只需要一行代码）

  
  import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

s = pd.Series(
            ...

			
		

	





	

		

			

				
					
Python数据分析之matplotlib（二）

				
			

			

				

					罗罗攀
				

				

					05-23
					
					197
					
				

			

		

		

			
				
今天主要讲下一些参数的使用：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
X=np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True)
C,S = np.cos(X),np.sin(X)
pl...

			
		

	





	

		

			

				
					
Python_Pandas

				
			

			

				

					02-22
				

			

		

		

			
				
Python_Pandas

			
		

	





	

		

			

				
					
Python+pandas+matplotlib数据分析与可视化案例（附源码）

				
			

			

				

					董付国的Python专栏
				

				

					12-12
					
					4817
					
				

			

		

		

			
				
问题描述：运行下面的程序，在当前文件夹中生成饭店营业额模拟数据文件data.csv然后完成下面的任务：1）使用pandas读取文件data.csv中的数据，创建DataFrame对象，并删...

			
		

	





	

		

			

				
					
python基础知识——matplotlib

				
			

			

				

					森金
				

				

					07-09
					
					241
					
				

			

		

		

			
				
来自：http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/#scipy
更多：https://matplotlib.org/api/index.html

plot：
    matplotlib中最重要的函数是plot，它可以使你绘制二维数据。例子：

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot ...

			
		

	





	

		

			

				
					
pandas实例——读取文件并进行数据分析练习

				
			

			

				

					weixin_42213622的博客
				

				

					02-27
					
					2917
					
				

			

		

		

			
				
案例一
文件描述: 每列数据分别代表如下: 订单编号, 订单数量, 商品名称， 商品详细选择项， 商品总价格

需求1：
1). 从文件中读取所有的数据;
2). 获取数据中所有的商品名称；
3）. 跟据商品的价格进行排序， 降序，
将价格最高的20件产品信息写入mosthighPrice.xlsx文件中;

需求1：
1). 从文件中读取所有的数据;
goodsInfo = pd.read_cs...

			
		

	





	

		

			

				
					
python数据分析简单案例--数据统计（4）

				
			

			

				

					lemon_wsm的博客
				

				

					04-17
					
					8325
					
				

			

		

		

			
				
一：任务：统计各国家男性、女性心理健康数据分布（1）首先我们来观察下这个数据表（2）代码如下：（3）统计的数据表如下：二：具体代码：# -*- coding: utf-8 -*-import csv# 数据集路径data_path = 'G:\BaiduDownload\python\进阶python数据\第一讲codes\codes\lect01_proj\survey.csv'def run_...

			
		

	





	

		

			

				
					
pandas 数据分析实战 （1）数据分析过程

				
			

			

				

					改变世界，改变自己
				

				

					06-09
					
					1222
					
				

			

		

		

			
				
数据分析要使用的库



数据分析过程 
我们将数据分析过程组织为五个步骤：提问、整理、探索、得出结论和传达结果。以下是关键要点的概述，但你可以选择跳过。我们将在后面的部分中演练每一步，所以你将很快熟悉整个过程。

第 1 步：提问 
你要么获取一批数据，然后根据它提问，要么先提问，然后根据问题收集数据。在这两种情况下，好的问题可以帮助你将精力集中在数据的相关部分，并帮助你得出有洞察力的分析。

...

			
		

	





	

		

			

				
					
数据分析(2)-pandas

				
			

			

				

					qq_27163197的博客
				

				

					11-29
					
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待续。。。。。。

			
		

	





	

		

			

				
					
Python数据分析(二): Pandas技巧 (1)

				
			

			

				

					weixin_34293902的博客
				

				

					10-17
					
					250
					
				

			

		

		

			
				
第一部分: ipythonhttp://www.cnblogs.com/cgzl/p/7623347.html
第二部分: numpyhttp://www.cnblogs.com/cgzl/p/7630065.html
这里是Pandas的第一部分, 预计Pandas会有很多部分......
下面是我的关于ASP.NET Core Web API相关...

			
		

	





	

		

			

				
					
【利用python进行数据分析】准备与实例（一）

				
			

			

				

					yeverwen的博客
				

				

					07-06
					
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我已经分享了本书的ipynb，所以跟着我一起来实验吧。如果你不懂怎么打开ipynb格式的文件，那也没关系，anaconda3让一切变得更简单（我像是打广告的）。安装玩anaconda之后，我们在开始里就可以找到它的文件夹，里面有一个Jupyter Notebook，就是它了。点开之后，弹出cmd的黑窗口，接着浏览器弹出网页，那么就启动成功了（这里别去关掉cmd的黑窗口，最小化就行），它的主页一般定...

			
		

	





	

		

			

				
					
knn红酒使用matplotlib绘制图表

					
最新发布

				
			

			

				

					03-08
				

			

		

		

			
				
### 使用Matplotlib为KNN红酒数据集绘图

为了使用`matplotlib`为KNN算法处理的红酒数据集绘制图表，需遵循一系列操作流程。首先进行一些必要的库导入，并设置绘图环境[^3]。

```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
```

加载红酒数据集并准备数据：

```python
wine = datasets.load_wine()
X = wine.data[:, :2]  # 仅选用前两个特征以便于二维可视化
y = wine.target
```

划分数据集为训练集和测试集：

```python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
```

构建KNN分类器并对测试集做预测：

```python
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)
predictions = knn.predict(X_test)
```

创建网格以辅助绘图，这一步骤与SVM相似，都是为了更好地展示决策边界[^1]。

```python
h = .02  # 步长参数
x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h),
                     np.arange(y_min, y_max, h))
Z = knn.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
```

将预测结果重新整形并与原始数据一同绘制出来：

```python
Z = Z.reshape(xx.shape)

plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.8)  # 绘制背景颜色
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, edgecolor='k', s=50)  # 绘制散点图
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.title('KNN Classification of Wine Dataset with k=3')
plt.show()
```

上述代码实现了利用`matplotlib`对经过KNN算法处理后的红酒数据集进行图形化表示的目的。通过这种方式能够直观地观察到不同种类之间的分布情况以及KNN分类的效果。

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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              成就一亿技术人!
            

            

              拼手气红包6.0元
            

          

        

        

          

            还能输入1000个字符
          

          

             
          

          

            

              红包
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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

      

        

          

            
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 2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

              

            

          

      

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