python数据统计和可视化

6.1聚类分析

scipy的cluster模块中的vq

安装scipy: pip install scipy

根据学生成绩对几名学生进行聚类分类，使用k-means算法，scipy自带的

import numpy as np
from scipy.cluster.vq import vq,kmeans,whiten
list1=[88.0,74.0,96.0,85.0]
list2=[92.0,99.0,95.0,94.0]
list3=[91.0,87.0,99.0,95.0]
list4=[78.0,99.0,97.0,95.0]
list5=[88.0,78.0,98.0,84.0]
list6-[100.0,95.0,100.0,92.0]
data=np.array([list1,list2,list3,list4,list5,list6])
whiten=whiten(data)#whiten函数：算出数据的标准差
centroids,_=kmeans(whiten,2)#使用kmeans函数，返回聚类中心数组
result,_=vq(whiten,centroids)#vq：矢量量化函数
print(result)output:
[1 0 0 1 1 0]

使用sklearn的KMeans

安装sklearn:

先安装matplotlib：pip install matplotlib

 安装sklearn：pip install -U scikit-learn

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import *
x=np.linspace(0,1)
y=np.sin(4*np.pi*x)*np.exp(-5*x)
plt.plot(x,y)#绘制曲线图
show()#一定要写这句
plt.plot(x,y,'o')#绘制散点图
show()
plt.bar(x,y)#绘制柱状图
show()

6.3Matplotlib图像属性控制

import matplotlib.pyplot as plt
help(plt.plot)x=closeMeansKO.index
y=closeMeansKO.values
plt.title('Stock Statistics of Coca-Cola')#给横纵坐标加上标签，给图加上标题
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Average Close Price')
plt.plot(x,y)#使用pylab
import pylab as pl
pl.figure(figsize=(8,6),dpi=100)
t=np.arange(0.,4,0.1)
pl.plot*(t,t,color='red',linestyle='-',linewidth=3,label='Line1')
pl.legend(loc='upper left')#把图例放在坐上方#多子图
plt.subplot(211)#第一个参数和第二个参数表示了行和列数，第三个参数表示了是第几个子图，两行一列中第#一个子图
plt.subplot(212)#子图axes

6.4pandas作图

import numpy as np
import pandas as pd
lists=[['The rolling stones','Satisfaction'],['Beatles','Let It Be'],["Gun N'Rose","Don't Cry"],['Metallica','Nothing Else Matters']]
df=pd.DataFrame(lists,columns=['Singer','Song'])
df.to_csv('Songs.csv')#读数据
result=pd.read_csv('Songs.csv')
print(result['Song'])#打印出其中的一列

读/写excel文件

#写成.xlsx文件
quotes=retrieve_quotes_historical('AXP')
df=pd.DataFrame(quotes)
df.to_excel('stockAXP.xlsx',sheet_name='AXP')#读取.xlsx文件
df=pd.read_excel('stockAXP.xlsx')
print(df['close'][:3])

本文来自互联网用户投稿，文章观点仅代表作者本人，不代表本站立场，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击【内容举报】进行投诉反馈！