plot(x="column_name1", y="column_name2", kind="scatter") 数据分析 # 描述性统计分析 df.describe() # 相关性分析 df.corr() # 回归分析 from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() model.fit(X, y) # X 为自变量,y 为因变量 model.predict(new_...
但pandas库可以通过Matplotlib和Seaborn等库来提供更多的数据可视化功能。例如，pandas可以使用plot函数来绘制...
pandas 使用matplotlib绘制sklearn LinearRegression输出linear_model.LinearRegression().fit(X,y)需要其参...
1、绘制基本图表:使用plot()函数可以绘制各种基本图表,如折线图、柱状图、散点图等。 import matplotlib.pyplot as plt 绘制折线图 data_csv['column_name'].plot(kind='line') plt.show() 绘制柱状图 data_csv['column_name'].plot(kind='bar') plt.show() 绘制散点图 data_csv.plot(kind='scatter', ...
# 箱线图df.boxplot(column='B')plt.title('Boxplot of Column B')plt.show() 10.3 散点图 散点图是用于观察两个变量之间关系的有效手段,通过scatter()方法实现。 # 散点图df.plot.scatter(x='A',y='B')plt.title('Scatter Plot between A and B')plt.xlabel('A')plt.ylabel('B')plt.show(...
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_scores)auc_value = auc(fpr, tpr) import matplotlib.pyplot as pltplt.plot(fpr, tpr, label=’ROC curve (area = %0.2f)’ % auc_value)plt.plot([0, 1], [0, 1], ‘r—‘)plt.xlim([0.0, 1.0])plt.ylim([...
!cp simhei.ttf /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/Lib/python3,7/site-packages/matplotib/mpl-data/fonts. # 一般只需要将字体文件复制到系统字体田录下即可,但是在 studio上该路径没有写权限,所以此方法不能用 # !cp simhei. ttf /usr/share/fonts/...
df['age'].plot(kind='bar') plt.show() 五、性能优化 处理大规模数据时,可以通过优化代码提高性能,如使用矢量化操作、分批处理等。 1. 使用矢量化操作 # 使用矢量化操作替代循环 df['age'] = df['age'] * 2 2. 分批处理 # 分批处理数据 ...
fromstatsmodels.tsa.seasonalimportseasonal_decompose# 分离季节性成分result=seasonal_decompose(ts,model='additive')result.plot() 4.3 模型选择不当 选择不适合的模型会导致预测效果不佳。建议根据数据特征选择合适的模型,如 ARIMA 适合有趋势和季节性的数据,而简单线性回归适合线性趋势明显的数据。
相关性系数数量化了一个数据集的变量或特征之间的关联。这些统计数据对科学和技术具有高度的重要性,Python有很好的工具,诸如SciPy、NumPy和Pandas,都可以用来计算,并且它们的相关方法是快速、全面和有据可查的。 在本文中,云朵君将和大家一起学习: 什么是皮尔逊...