import sys from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import preprocessing plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 data = pd.read_csv("./train_samples_all.csv") x = np.array(data[["dis","time"]]) scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(np.array(x)) #print scaler.mean_ #print scaler.scale_ data["l_num"] = data.apply(lambda x:x["num1"]*0.5 + x["num2"], axis=1) data_true = data[(data.label == 1)] #过滤特征 data_false = data[(data.label == 0)] true_des = data_true.describe() false_des = data_false.describe() dd = data.describe() print dd.to_dict()
from scipy import stats, integrate import seaborn as sns sns.set(color_codes=True) sns.pairplot(data[["label","dis","time"]],hue="label") #查看两两特征
#遍历dataframe df = pd.read_csv(self.ifn) for index, row in df.iterrows(): print index,row
plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.xticks(np.arange(0,3000,200)) plt.xlim((0,4000)) sns.distplot(data_true["dis"],kde=True,bins = 50,kde_kws={"lw": 4, "label": "true","alpha":0.4}) sns.distplot(data_false["dis"],kde=True,bins = 50,kde_kws={"lw": 3, "label": "false","alpha":0.4})
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