数据分析案例--红酒数据集分析 介绍： 这篇⽂章主分析了红酒的通⽤数据集，这个数据集⼀共有1600个样本，11个红酒的理化性质，以及红酒的品质（评分从0到10）。这⾥主 要⽤python进⾏分析，主要内容分为：单变量，双变量，和多变量分析。 注意：我们在分析数据之前，⼀定要先了解数据。 1.导⼊python中相关的库 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns # 颜⾊ color = sns.color_palette() # 数据print精度 pd.set_option('precision',3) 2.读取数据 注意：读取数据之前应该先看⼀下数据⽂件的格式，再进⾏读取 我们看到这个数据使⽤';'进⾏分隔的，所以我们⽤';'进⾏分隔读取 pandas.read_csv(filepath, sep=', ' ,header='infer', names=None) filepath:⽂本⽂件路径；sep:分隔符；header默认使⽤第⼀⾏作为列名，如果header=None则pandas为其分配默认的列名；也可使⽤ names传⼊列表指定列名 data=pd.read_csv(r'H:\阿⾥云\红酒数据集分析\winequality-red.csv',sep=';') data.head() 先读取数据的前五⾏ 然后我们也可以把这个整理好的数据，再另存为csv⽂件或者excel⽂件 data.to_csv(r'H:\阿⾥云\红酒数据集分析\winequality-red2.csv') data.to_excel(r'H:\阿⾥云\红酒数据集分析\winequality-red3.xlsx') winequality-red2.csv如图： winequality-red3.xlsx如图： 这样呢，我们就保存好了⽂件。这也是整理⽂件的⼀种⽅式 3.查看数据集的数据类型和空值情况等 可以看出没有缺失值，数据整齐 4.单变量分析 #简单的数据统计 data.describe() 5.绘图 # 获取所有的⾃带样式 plt.style.available # 使⽤⾃带的样式进⾏美化 plt.style.use('ggplot') #获取所有列索引，并且转化成列表格式 colnm = data.columns.tolist() fig = plt.figure(figsize = (10, 6)) for i in range(12): #绘制成2⾏6列的图 plt.subplot(2,6,i+1) #绘制箱型图 #Y轴标题 sns.boxplot(data[colnm[i]], orient="v", width = 0.5, color = color[0]) plt.ylabel(colnm[i],fontsize = 12) #plt.subplots_adjust(left=0.2, wspace=0.8, top=0.9) plt.tight_layout() print('\nFigure 1: Univariate Boxplots') colnm = data.columns.tolist() plt.figure(figsize = (10, 8)) for i in range(12): plt.subplot(4,3,i+1) #data.hist绘制直⽅图 data[colnm[i]].hist(bins = 100, color = color[0]) plt.xlabel(colnm[i],fontsize = 12) plt.ylabel('Frequency') plt.tight_layout() print('\nFigure 2: Univariate Histograms') 品质 这个数据集的⽬的是研究红酒品质和理化性质之间的关系，品质的评价范围是0-10，这个数据集中的范围是3到8，有82%的红酒品质是5 或6 酸度相关的特征 这个数据集有7个酸度相关的特征:fixed acidity, volatile acidity, citric acid, free sulfur dioxide, total sulfur dioxide, sulphates, pH。前6个特征都与红酒的pH的相关。pH是在对数的尺度，下⾯对前6个特征取对数然后作histogram。另外，pH值主要是与fixed acidity有关fixed acidity⽐volatile acidity和citric acid⾼1到2个数量级(Fi

数据集是关于糖尿病的检测的。请各个组用今天学的方法，跑一下糖尿病的检测的数据集。分析一下8种特征，构建一个模型跑一下结果。

自动泊车代码Matlab 499-数据集分析 团队成员 吴文堂（ID 40028075） 郑义（ID 40028478） 拉兹万·索斯（Razvan Soos）（ID 40030524） 抽象的 此项目是的数据集分析，以JSON文件形式向公众开放。 我们将使用Apache Spark应用本课程中看到的两种技术。 结果将被讨论和解释。 Yelp数据集是业务，评论和用户数据的子集，写在yelp评论网站上，旨在用于个人或教育目的。 使用Yelp数据集的方式有多种，包括根据各种因素（如餐馆密度，评论数，评分和相对于周围餐馆的价格）预测餐馆，受欢迎程度等。 另外，yelp数据集提供了留给企业的用户信息，评论或提示，可用于研究用户与食物，饮料，菜单或餐馆的图片之间的模式（可用于图像分类）。 在此报告中，我们分析了基于yelp数据集构建的推荐系统的结果，以便向与他们评价很高的餐厅相似的用户推荐餐厅。 本报告旨在讨论我们用于处理原始yelp数据的方法以及系统的性能。 一，引言 上下文 推荐系统是一种算法，它通过查找数据集中的模式或相似性来向给定的用户提供相关信息。 该算法将对项目进行评分，并向用户显示

passengerid： 乘客 ID class： 舱位等级 (1 = 1st, 2 = 2nd, 3 = 3rd)** name： 乘客姓名 sex： 性别 age： 年龄 sibsp： 在船上的兄弟姐妹／配偶个数 parch： 在船上的父母／小孩个数 ticket： 船票信息 fare： 票价 cabin： 客舱 embarked： 登船港口 (C = Cherbourg, Q = Queenstown, S = Southampton) survived: 变量预测为值 0 或 1（这里 1 表示幸存，0 表示遇难）

该项目是大三下学期的课程设计，使用的数据集来自知名数据网站 Kaggle 的 tmdb-movie-metadata 电影数据集，以Python为编程语言，使用大数据框架Spark对数据进行了预处理，然后分别从多个方面对数据进行了分类和分析，并对分析结果进行可视化。里面包含我的课程设计报告和完整的代码。希望对你们有帮助。

DFT的matlab源代码MovieLens数据集分析 马修·约翰逊（Matthew Johnson） 数据集包含4个与电影分级有关的csv文件。 我想探索： 哪些类型与评级趋势或分布最相关？ 用户评分习惯（高/低方差，高/低趋势）。 与正面评分与负面评分相关的标签。 预算/工期与评分是否有任何关系？ DataFrame形状：电影：（9125，3），评分：（100004，4），标签：（1296，3），链接：（9125，3） % matplotlib inline import numpy as np import matplotlib . pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns movies = pd . read_csv ( 'movies.csv' ) ratings = pd . read_csv ( 'ratings.csv' ) tags = pd . read_csv ( 'tags.csv' ) movies_2 = pd . read_csv ( 'movies_exploded.csv' ) im

matlab中云滴代码2020 年 Kaggle 机器学习和数据科学调查 语境 这个存储库中的代码是我为了从 Kaggle 的 . 此外，为了查看原始的 Kaggle Notebook，请遵循此 。 数据预处理 调查数据具有特定的结构，可以方便地清理和更改数据框的某些属性。 一些问题： 列名很冗长，它们不是描述性的。 列名已通过将“ Part ”和“_”替换为“.”，将“OTHER”替换为“0”来更改： # Formating the columns for comfortable access column_dict = {} # Getting the dictionary needed to change the column names for col in res . columns : n_col = col . replace ( '_Part_' , '.' ) n_col = n_col . replace ( '_' , '.' ) n_col = n_col . replace ( 'OTHER' , '0' ) column_dict [ col ] = n_c

连续傅里叶变换matlab代码电生理学 一些用于进行电生理数据集分析的最小Matlab代码。 入门 最好的选择是看一下包含典型用例的要点： getting_started_spikes显示了一个简单的示例，该示例加载峰值数据并在PSTH上绘制。 getting_started_LFP说明了绘制时间/频率图的过程。 加载Plexon数据 为了从Plexon文件加载数据， gplx_load ， gplx_events_to_fields和gplx_event_ts_byname简化并简化了该过程。 但是，它们要求在您的系统上安装Plexon（对于非Windows用户，可能需要编译）。 请注意，这些功能仅用于处理原始的PLX格式文件，而不用于处理较新的PL2格式。 样本数据 文件sample_events ， sample_spikes和sample_lfp都包含用于测试和运行sample_lfp示例数据。 加工钉 通常，峰值会从文件中加载为时间戳数组。 功能eventRaster ， loopyPSTH和looplessPSTH处理将这些以分级放电数，通常与选项来选择围绕一组给定事件的时

黑色星期五数据集分析预测

这是包含肺腺癌单细胞数据集分析的存储库 入门 克隆 repo 从下面的链接下载 Data_input 文件夹到 repo： ://drive.google.com/drive/folders/1sDzO0WOD4rnGC7QfTKwdcQTx3L36PFwX?usp=sharing 脚本 导入和创建 Seurat 对象 01_Import_data_and_metadata.Rmd ：导入原始数据和元数据。 此 scipt 的输出保存为"S01_Data_and_metadata.RData" 。 02_Create_Seurat_object.Rmd ：从脚本 01 导入 .RData 对象。创建初始 Seurat 对象并执行初始质量控制。 最终输出对象保存为"S02_Main_Seurat_object_filtered.RData" 。 02.1_Create_Seurat_o