首页 机器学习
Python实现数据解析和可视化
发布时间:2017年07月21日 评论数:抢沙发 阅读数:302
数据的读取
file = "H:/py/iris.data.csv" import pandas as pd df = pd.read_csv(file, header = None) #header = None是说明第一行是数据而非数据说明 df.head(10)
数据的解析和可视化
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np y = df.loc[0:100, 4].values #print(y) y = np.where(y == 'Iris-setosa',-1,1) #将字符串转为1或-1 #print(y) """ 可以把X中的前50条数据抽出来当成一些散列点画出来 第0列当x轴坐标,第1列当y轴坐标 """ X = df.iloc[0:100, [0, 2]].values #print(X) plt.scatter(X[:50, 0], X[:50, 1], color = 'red', marker = 'o', label = 'setosa') plt.scatter(X[50:100, 0],X[50:100, 1], color = 'blue', marker = 'x', label = 'versicolor') plt.xlabel("花瓣长度") plt.ylabel("花径长度") plt.legend(loc = 'upper left') plt.show()
本文作者:HDC
文章标题: Python实现数据解析和可视化
本文地址:http://hdcin.cn/?post=281
版权声明:若无注明,本文皆为“小胖Blog's”原创,转载请保留文章出处。
本文地址:http://hdcin.cn/?post=281
版权声明:若无注明,本文皆为“小胖Blog's”原创,转载请保留文章出处。
相关文章