labels=np.array(exercise2.满意度) datalenth=5 df1=np.array(exercise2.东部) df2=np.array(exercise2.中部) df3=np.array(exercise2.西部) angles=np.linspace(0,2*np.pi,datalenth,endpoint=False) df1=np.concatenate((df1,[df1[0]])) df2=np.concatenate((df2,[df2[0]])) df3=np.concatenate((df3,[df3[0]]))
时间: 2023-05-19 10:05:27 浏览: 143
这是一段 Python 代码,用于绘制雷达图。其中,labels 是一个包含标签的数组,datalenth 是数据的长度,df1、df2、df3 分别是三个地区的数据。通过 np.linspace 函数生成角度数组,然后将每个地区的数据首尾相连,最后使用 matplotlib 库绘制雷达图。
相关问题
def read_data(data_dir) datas=[] labels=[] fpaths=[] for fname in os.listdir(data_dir) fpath=os.path.jion(data_dir,fname) fpaths.append(fpath) image=Image.open(fpath) data=np.array(image)/255.0 label=int(fname.spilt("_")[0]) datas.append(data) labels.append(label) datas=np.array(datas) labels=np.array(labels)
这段代码的作用是读取一个目录下的图像数据和标签,并将它们存储在一个数据集中。具体来说,它的实现如下:
1. 创建空的数据、标签和文件路径列表:`datas=[]`, `labels=[]`, `fpaths=[]`。
2. 遍历给定目录下的所有文件名:`for fname in os.listdir(data_dir)`
3. 构建每个文件的完整路径:`fpath=os.path.join(data_dir,fname)`,并将其添加到文件路径列表中:`fpaths.append(fpath)`。
4. 使用PIL库中的`Image.open()`方法打开当前文件的图像。
5. 将图像数据转换为NumPy数组,并进行归一化处理(将像素值除以255.0):`data=np.array(image)/255.0`。
6. 从文件名中提取标签信息,假设文件名的命名规则为"label_XXX.jpg",则提取标签的方法是通过下划线分割文件名并取第一个元素并转换为整数:`label=int(fname.split("_")[0])`。
7. 将图像数据和标签分别添加到数据和标签列表中:`datas.append(data)`, `labels.append(label)`。
8. 将数据和标签列表转换为NumPy数组:`datas=np.array(datas)`, `labels=np.array(labels)`。
这段代码的目的是将图像数据和标签加载到内存中,以便进行后续的数据处理和模型训练。
import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv("taobao_data_matplolib.csv",encoding='gbk') data = np.array(df.成交量) labels = np.array(df.位置)画出柱状图
可以使用Matplotlib库中的`bar`函数来画出柱状图,具体实现如下:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv("taobao_data_matplolib.csv", encoding='gbk')
data = np.array(df.成交量)
labels = np.array(df.位置)
plt.bar(labels, data)
plt.show()
```
这样就可以画出成交量和位置之间的柱状图了。注意,如果位置的种类很多,柱状图可能会比较密集,可以考虑调整图形大小或者旋转x轴标签来更好地展示数据。
阅读全文
相关推荐
















