今日锦囊 特征锦囊：如何对类别变量进行独热编码？...很多时候我们需要对类别变量进行独热编码，然后才可以作为入参给模型使用，独热的方式有很多种，这里介绍一个常用的方法 get_dummies吧，这个方法可以让类别变量按照枚举值生成N个（N为枚举值数量）新字段...提取其中几列 data = data_train.loc[:,['PassengerId','Name']] # 提取称谓 data['Title'] = data['Name'].map(lambda x:...\.").findall(x)[0]) # 定义一个空字典来收集映射关系 title_Dict = {} title_Dict.update(dict.fromkeys(['Capt', 'Col',...那么接下来我们对字段Title进行独热编码，这里使用get_dummies，生成N个0-1新字段： # 我们对字段Title进行独热编码，这里使用get_dummies，生成N个0-1新字段 dummies_title
在时间序列数据处理中，有时需要对数据按照一定的时间窗口进行分组。本文将介绍如何使用 Java 对时间序列数据进行每 x 秒的分组操作。...我们希望将这些数据按照每 x 秒为一个时间窗口进行分组，统计每个时间窗口内的数据。解决方案下面是一种基于 Java 的解决方案，可以实现对时间序列数据的每 x 秒进行分组。...然后，我们以每 x 秒为一个时间窗口进行循环遍历。在每个时间窗口内，我们遍历所有数据点，将时间戳在当前时间和时间窗口结束时间之间的数据点加入到一个分组中。...// 处理分组后的数据for (List group : groupedData) { // 对每个时间窗口的数据进行处理 // 例如，计算平均值、最大值、最小值等}总结本文介绍了如何使用...Java 对时间序列数据进行每 x 秒的分组。
删除或重命名或移动此路径下的CODESYSControl.cfg文件 否则在扫描网络时会出现以下信息 2、重启计算机 3、打开SoMachine软件安装后的路径，找到以下文件夹，C:\Program Files (x86...Schneider Electric\SoMachine Software\Tools\SoftSPS 4、在桌面建立一个记事本文件并添加以下文件 START "" "C:\Program Files (x86...SoMachine Software\Tools\SoftSPS\CODESYSControlService.exe" -d "CoDeSysSoftMotion.cfg" 5、另存为以下文件名称 6、在每次进行仿真时...，首先启动STARTSoftMotionWinforSoMV4.x.CMD文件 7、打开SoMachine软件并对工程进行仿真 8、扫描网络 9、仿真效果，如下： 10、注意事项，此使用方法为Demo
今天我们聊一个matplotlib绘图问题，就是关于如何对坐标轴标签（常见的x轴标签）按照自定义的顺序走。...原始数据预览 看到案例数据，感觉先分组求均值，如何再进行绘图就行了。但是似乎直接这样得到的可视化图不满足需求，坐标轴标签顺序与期望的不一致。怎么回事呢？ 1....直接作图 很明显，这个图并非我们期望的，那么如何按照我们期望的x轴坐标轴标签顺序作图呢？ 以下，我们将介绍多种方式，希望能供大家参考~ 2....绘图前先对x,y数据进行排序 当然，除了上述在绘图时对坐标轴标签指定顺序外，我们还可以在绘图前将绘图核心参数x,y的值进行指定排序。...CategoricalDtype 以上就是本次全部内容，希望对大家在进行自定义坐标轴排序的时候有帮助。
超过 4 k stars 的 Shoutem 是一个 React Native UI Kit，由 UI 组件、主题和组件动画三部分组成。...V.2 提供了混合图表类型，新的图表轴类型和漂亮的动画。 设计简单而优雅，有 8 种基本图表类型，你可以将库与 moment.js 组合用于时间轴。 3. ThreeJS ?...C3js ? 8k stars 的 C3js 是一个基于 D3 的可重复使用的图表库，用于Web应用程序。 该库为每个元素提供类，因此你可以通过类定义自定义样式，并通过 D3 直接扩展结构。...该库不需要任何先前的 D3 或任何其他数据库的知识，并提供低级模块化构建块组件，如 X/Y 轴。 ?...这可能是为你的团队在内部可视化数据的一个很好的工具，尽管可能需要进行一些维护。
为了研究黑色星期五时超市交易额的影响因素，可以采用我们之前学过的绘图函数进行分析，本文致力于让大家学会用绘图函数进行案例分析。...，统计交易额平均值 plt.scatter(result['Purchase'], result.index, c=result['Purchase']) #以交易额为x轴和区分颜色，年龄为y轴绘制散点图...#x轴标签 plt.ylabel('居住时长') #y轴标签 plt.title('不同居住时长对交易额影响')...图三 不同居住时长和年龄段对交易额影响 由图三知，整体而言年龄段越大，在超市所在地居住时间2年左右的顾客平均交易金额最大，但是看得不是很清晰。 接下来从相关性角度对所有因素进行两两相关性分析。...图四 两两相关性分析 由图四知，对交易额影响最大的因素是产品类别1，产品类别1、产品类别2、产品类别3相关性相对较高。
软件版本：OriginPro 2021b (64-bit) SR2 9.8.5.212 (学习版) 本期目标： 接下来，正文开始： 1，如图1，数据包含三个类型的数据列（X轴/Y轴/误差列）。...A列表示X轴分组，B/D/F/H列表示Y轴数据，C/E/G/I列表示误差数据（此处为标准差）。 注：此处数据设置为关键，需要按照正确，后面才可以绘制带有误差棒的分组柱状图。...图1 数据设置 2，按照上图方式输入数据后，选中数据后，点击菜单栏——绘图——类别——多因子组柱状图-索引数据进行图形绘制，如图2。...图4 多因子组分组柱状图初步图形 4， 接下来，对图形参数细节进行调整。...图7 修改因子柱状图颜色后的图形 图8 重构图例 图9 更新图例后的因子分组柱状图 5，接下来对图形细节进行修改，包括坐标轴，字体，边框等，详细内容可参考：Origin: 常见图形参数设置
process_item：对每个Item对象执行，用于将其写入CSV文件。...DataFrame对象是一个二维的表格型数据结构，它有行索引和列索引，可以方便地进行数据的查询、筛选、分组、聚合等操作。...# 使用df['title']列的值作为x轴的数据# 使用df['title']列的值按照类别分组，并计算每组的数量作为y轴的数据# 使用df['title']列的值按照类别分组，并获取每组的第一个值作为...# 使用df['price']列的值作为x轴的数据# 使用df['rating']列的值作为y轴的数据# 使用df['title']列的值作为散点的颜色，根据类别分配不同的颜色# 使用df['title...，并计算每组的评分均值作为y轴的数据# 使用df['author']列的值按照作者分组，并获取每组的第一个值作为x轴的标签# 设置柱子的宽度为0.8# 设置柱子的颜色为绿色# 设置柱子的边缘颜色为黑色plt.bar
分组频数分布表 当一个数据组涵盖了较大范围的值时，在频数分布表中列出所有数据就不合理了。例如一组考试分数的范围由最低分X=41至最高分X=96。...实限与频数分布 实限的概念也可以用于一个分组频数分布表的组距中。例如：一个40到40的组距由X=40至X=49的数值组成，这些值被称为区间的表面界限。...等距或等比数据的频数分布图 直方图：首先将数字（测量类别）沿X轴列出，然后画出位于每个X值上的一个矩形。使得，a.矩形的高度对应每个类别的频数；b.矩形的宽度为每个类别的实限。 ?...折线图：首先将数字（测量类别）沿X轴列出，然后，a.每个坐标的中心上方有一个点，它的垂直位置对应着这一类别的频数；b.点和点之间的连续线段将这一系列点连接在一起。...C.最后，在分数全距的两端各画一条线与X轴相交。 ? 总体分布的频数分布图 当你得到一个总体中每个分数的确切频数时，就可以构建与样本的频数分布图相同的直方图、折线图或者柱形图。
，并且将结果数据保存为一个变量，进行查看 p1 = VlnPlot(pbmc, features = "MS4A1") p1 在小提琴图中，x轴代表不同的样本或细胞群组，y轴代表基因表达水平。...选择需要展示的细胞群组以及分组信息： idents：指定要在图中包括哪些细胞群组（例如，细胞类型）。默认情况下，包括所有群组。 sort：根据被绘制属性的平均表达量对身份类别（x轴上）进行排序。...group.by：根据对象元数据中的不同方式对细胞进行分组（例如，orig.ident）。 split.by：对象元数据中的一个因子，用于分割图表。传递'ident'可以按细胞身份分割。...log：是否对特征轴（通常是x轴）使用对数刻度。...fill.by：根据'feature'或'ident'对小提琴图进行着色。 flip：翻转图表方向（身份类别在x轴上）。
df.loc和df.iloc按照标签值去查询，这里介绍按照区间范围进行查找，例如：获取x轴上a、b的坐标 df.loc['a':'b', 'x'] # {'a':1, 'b':0} 按条件表达式查询，...，进行分组索引。...() 除了对单一列进行分组，也可以对多个列进行分组。...例如对“level”、“place_of_production”两个列同时进行分组，希望看到每个工厂都生成了哪些类别的物品，每个类别的数字特征的均值和求和是多少 df = file2.groupby([...因此，可以通过对GroupBy的结果进行遍历，再获取我们期望的信息 for name, group in df3: print(name) # 分组后的组名 print(group)
一、对比类 1、普通柱形图 简介：普通柱形图 使用垂直柱子显示类别之间的数值比较，其中柱状图的一个轴显示正在比较的类别，而另一个轴代表对应的刻度值 特点：不适合对超过 10 个类别的数据进行比较，且分类标签过长时建议使用条形图...其中图表的一个轴显示正在比较的类别，而另一轴代表对应的刻度值。 特点：用于展示包含相反含义的数据的对比，若是不是相反含义的建议使用分组柱形图。...3、分组柱形图 简介：分组柱状图经常用于相同分组下，不同类数据的比较。用柱子高度显示数值比较，用颜色来区分不同类的数据。 特点：相同分组下，数据的类别不能过多。...4、堆积柱形图 简介：堆积柱形图 可以对分组总量进行对比，也可以查看每个分组包含的每个小分类的大小及占比，因此非常适合处理部分与整体的关系。...特点：适合展示总量大小，但不适合对不同分组下同个类别进行对比。
3、弧线图 弧线图 (Arc Diagram) 是二维双轴图表以外另一种数据表达方式。在弧线图中，节点将沿着 X轴放置，然后再利用弧线表示节点与节点之间的连接关系。...多组条形图通常用来将分组变量或类别与其他数据组进行比较，也可用来比较迷你直方图，每组内的每个条形将表示变量的显著间隔。 但缺点是，当有太多条形组合在一起时将难以阅读。...13、堆叠式条形图 跟多组条形图不同，堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示，适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别，以及每部分与总量有什么关系。...此外，我们也很难准确地对每个分段进行比较，因为它们并非沿着共同基线排列在一起。 因此，不等宽柱状图较为适合提供数据概览。 推荐的制作工具有：D3。...两种较常用的面积图是分组式面积图和堆叠式面积图。分组式面积图在相同的零轴开始，而堆叠式面积图则从先前数据系列的最后数据点开始。
，多因子组柱状图，以及多因子组箱式图： 1.1 多组柱状图 《Origin：类别图-带有误差棒的多组柱状图》 1.2 多因子组柱状图 《Origin: 类别图-多因子组柱状图-分组柱状图》...二、 数据准备及绘图 如图1所示，输入数据并进行分组。...图1 分组堆叠柱状图的数据准备 如图2所示，选中数据后，按照“绘图——基础2D图——堆积柱状图”的顺序进行绘图，结果如图3所示。...图2 绘制堆积柱状图 图3 堆积柱状图 基于图3，对分组数据进行设置。...图5 堆积数据分组设置 图6 堆积柱状图 三、 图形参数修改及设置 基于图6绘制的分组堆积柱状图，对图形进行参数调整。
本期目标： 接下来，正文开始： 1，如图1，数据包含两个分组列（X轴），A列表示小分组，B列表示大分组，C/D/E三列表示三个因子列，作为Y轴。...图1 数据输入格式 2，按照上图方式输入数据后，选中数据后，点击菜单栏——绘图——类别——多因子组柱状图-索引数据进行图形绘制，图2。...图4 多因子组分组柱状图初步图形 4， 接下来，对图形参数细节进行调整。...图7 多因子柱状图颜色修改后的图形 图8 重构图例 图9 更新图例后的多因子分组柱状图 5，接下来对图形细节进行修改，包括坐标轴，字体，边框等，详细内容可参考：Origin: 常见图形参数设置...显示：此处可以设置X坐标轴的名称（本例子中为化合物名称）； 格式：可以通过修改字体大小，及调整旋转角度使X坐标轴得到合适程度的显示； 表格式刻度标签：可对大分组与小分组的表格显示情况进行修改，可自行尝试
) ax.set_title(title) ax.legend(loc = 'best') 条形图 当对类别数很少（进行可视化时，条形图是最有效的。...当类别数太多时，条形图将变得很杂乱，难以理解。你可以基于条形的数量观察不同类别之间的区别，不同的类别可以轻易地分离以及用颜色分组。我们将介绍三种类型的条形图：常规、分组和堆叠条形图。...在 barplot() 函数中，x_data 表示 x 轴上的不同类别，y_data 表示 y 轴上的条形高度。误差条形是额外添加在每个条形中心上的线，可用于表示标准差。 ?...然后我们循环地遍历每一个组，并在 X 轴上绘制柱体和对应的值，每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 ? 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。...由于箱线图是对单个变量的可视化，其设置很简单。x_data 是变量的列表。
) ax.set_title(title) ax.legend(loc = 'best') 条形图 当对类别数很少（进行可视化时，条形图是最有效的。...当类别数太多时，条形图将变得很杂乱，难以理解。你可以基于条形的数量观察不同类别之间的区别，不同的类别可以轻易地分离以及用颜色分组。我们将介绍三种类型的条形图：常规、分组和堆叠条形图。...在 barplot() 函数中，x_data 表示 x 轴上的不同类别，y_data 表示 y 轴上的条形高度。误差条形是额外添加在每个条形中心上的线，可用于表示标准差。...然后我们循环地遍历每一个组，并在 X 轴上绘制柱体和对应的值，每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。...由于箱线图是对单个变量的可视化，其设置很简单。x_data 是变量的列表。
分桶以将文档根据特定的条件进行分组，然后对分组后的文档计算度量 桶通常代表Kibana图表的X轴，也可以给桶添加子桶 Kibana的X轴支持如下的桶类型 日期直方图（Data Histogram） 直方图...例如，可以根据产品类型来进行分组，并获得每个产品类型前五名 ? 度量 度量是对每个桶中的字段的值进行计算 例如计算文档的总数、平均值 、最小值 或最大值 。...例如，要计算每一个产品类别的访问者的数量，可以指定产品类别字段为桶聚合，然后进行count度量聚合计算 Average、Sum、Min和Max 类似于Count聚合，Average、Sum、Min和Max...可视化 区域图 对于创建累积时间线或分布数据非常实用 Y轴：度量 X轴：桶。...Y轴是度量，X轴是桶聚合。例如，下面的垂直柱状图可以用来显示HTTP响应码的计数 ?
聚类：将相似对象自动分组，常用的算法有：k-Means、 spectral clustering、mean-shift，常见的应用有：客户细分，分组实验结果。...算法选择 sklearn 实现了很多算法，面对这么多的算法，如何去选择呢？其实选择的主要考虑的就是需要解决的问题以及数据量的大小。sklearn官方提供了一个选择算法的引导图。 ?...则模型认为它属于目标类别0，即山鸢尾（setosa ）。 可视化模型结果 上面已经能够使用模型完成对某个样本进行预测，如果想要直观的查看模型的预测结果的话，可以使用可视化的技术来表现出来。...X 的第一列（花萼长度）作为 x 轴，并求出 x 轴的最大值与最小值 x_min, x_max = X[:, 0].min() - .5, X[:, 0].max() + .5 # 将 X 的第二列（...花萼宽度）作为 y 轴，并求出 y 轴的最大值与最小值 y_min, y_max = X[:, 1].min() - .5, X[:, 1].max() + .5 # 使用 x 轴的最小值、最大值、步长生成数组
、f0为值的iris数据交叉透视表前10行10列为：\n', irisCross.iloc[:10,:10]) #%% 使用决策树对鸢尾花数据集iris进行分类 #加载scikit-learn...','预测类别']) plt.title('使用决策树对iris数据集的预测结果与真实类别的对比') plt.show() #%% #调用决策树分类器，添加参数 clf_tree2 = tree.DecisionTreeClassifier...','预测类别']) plt.title('使用决策树对iris数据集的预测结果与真实类别的对比') plt.show() #%% #调用决策树分类器，添加参数 clf_tree3 = tree.DecisionTreeClassifier...','预测类别']) plt.title('使用决策树对iris数据集的预测结果与真实类别的对比') plt.show() 使用KMeans对iris数据集聚类 #%% #综合实例 #例10-6 对iris...使用支持向量机对scikit-learn自带数据集wine进行分类。
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