X, y = make_classification( n_samples=1000, n_features=2, n_redundant=0, n_clusters_per_class=1, flip_y=0.15, random_state=42)df = pd.concat([pd.DataFrame(X), pd.Series(y)], axis=1)df.columns = ['x1', 'x2', 'y']plot(df=df, x1='x1', x2='x2'...
barplot(x="size", y="mean_total_bill", hue="sex", data=df) 堆积条形图 堆叠条形图用于显示数据集子组。堆叠柱状图将每个柱子进行分割以显示相同类型下各个数据的大小情况。 分类: 堆积柱状图: 比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。 百分比堆积柱状图: 适合展示同类别的每个变量的比例。 数据可视化...
from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs from matplotlib import pyplot from pandas import DataFrame # generate 2d classification dataset X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=3, n_features=2)# scatter plot, dots colored by class value df = DataFrame(dict(x=X[:,0], y=...
# Import Data df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/mpg_ggplot2.csv") df_select = df.loc[df.cyl.isin([4,8]),:] # Plot sns.set_style("white") gridobj = sns.lmplot(x="displ", y="hwy", hue="cyl", data=df_select, height=7, aspect=1...
from sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn.datasets import make_blobs # 生成模拟数据集import matplotlib.pyplot as plt 2. 生成模拟数据集 为了演示,我们首先生成一个模拟的数据集,通常在真实场景中,你会有自己的数据集。 # 生成带有3个聚类中心的数据集X, _ = make_blobs(n_samples=300, centers=...
df = pd.DataFrame(data)# 编码分类变量df = pd.get_dummies(df, columns=['季节'], drop_first=True)# 定义特征和目标变量X = df.drop(columns='销量') y = df['销量']# 拆分数据集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 训练决...
Python 深度学习教程(全) 原文:Deep Learning with Python 协议:CC BY-NC-SA 4.0 一、机器学习和深度学习简介 深度学习的主题最近非常受欢迎,在这个过程中,出现了几个术语,使区分它们变得相当复杂。人们可能会发现,由于主题之间大量的重叠,将每个领域整齐地分
df1=make_df('AB',[1,2]) df2=make_df('AB',[3,4]) pd.concat([df1,df2]) # 两个 df 对象拼接,添加 axis 参数 df1=make_df('AB',[1,2]) df2=make_df('AB',[3,4]) pd.concat([df1,df2], axis=1) #或者 pd.concat([df1,df2],axis='columns') ...
columns.drop(target)X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(df[features],df[target],...
loc[df_raw.manufacturer == make, :] ax.scatter(y=np.repeat(i, df_make.shape[0]), x='cty', data=df_make, s=75, edgecolors='#01a2d9', c='w', alpha=0.5) ax.scatter(y=i, x='cty', data=df_median.loc[df_median.index == make, :], s=75, c='#dc2624') # Annotate ...