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import pandas as pd
import numpy as np
import random
import math
import matplotlib.pyplot as plt
# 这两行代码解决 plt 中文显示的问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
df = pd.read_excel('13信科学生成绩.xlsx')
data = np.array(df)
df.head(10)先给大伙们看看数据集长啥样：
用matplotlib简单的可视化一下初始数据：
# 输入数据
x = data.T[0]
y = data.T[1]
plt.scatter(x, y, s=50, c='r') # 画散点图
plt.xlabel('平时') # 横坐标轴标题
plt.ylabel('期末') # 纵坐标轴标题
plt.show()
k=3
i = 1
min1 = data.min(axis = 0)
max1 = data.max(axis = 0)
#在数据最大最小值中随机生成k个初始聚类中心，保存为t
centre = np.empty((k,2))
for i in range(k):
centre[i][0] = random.randint(min1[0],max1[0])#平时成绩
centre[i][1] = random.randint(min1[1],max1[1])#期末成绩
while i<500:
#计算欧氏距离
def euclidean_distance(List,t):
return math.sqrt(((List[0] - t[0])**2 + (List[1] - t[1])**2))
#每个点到每个中心点的距离矩阵
dis = np.empty((len(data),k))
for i in range(len(data)):
for j in range(k):
dis[i][j] = euclidean_distance(data[i],centre[j])
#初始化分类矩阵
classify = []
for i in range(k):
classify.append([])
#比较距离并分类
for i in range(len(data)):
List = dis[i].tolist()
index = List.index(dis[i].min())
classify[index].append(i)
#构造新的中心点
new_centre = np.empty((k,2))
for i in range(len(classify)):
new_centre[i][0] = np.sum(data[classify[i]][0])/len(classify[i])
new_centre[i][1] = np.sum(data[classify[i]][1])/len(classify[i])
#比较新的中心点和旧的中心点是否一样
if (new_centre == centre).all():
break
else:
centre = new_centre
i = i + 1
# print('迭代次数为：',i)
print('聚类中心为：',new_centre)
print('分类情况为：',classify)注意！！！这里的k是指分成k类，读者可以自行选取不同的k值做实验
mark = ['or', 'ob', 'og', 'ok','sb', 'db', '<b', 'pb'] #红、蓝、绿、黑四种颜色的圆点
#mark=['sb', 'db', '<b', 'pb']
plt.figure(3)#创建图表1
for i in range(0,k):
x=[]
y=[]
for j in range(len(classify[i])):
x.append(data[classify[i][j]][0])
y.append(data[classify[i][j]][1])
plt.xlim(xmax=105,xmin=45)
plt.ylim(ymax=85,ymin=-5)
plt.plot(x,y,mark[i])
#plt.show()
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn import metrics
df = pd.read_excel('13信科学生成绩.xlsx')
data = np.array(df)
y_pred=KMeans(n_clusters=3,random_state=9).fit_predict(data)
plt.scatter(data[:,0],data[:,1],c=y_pred)
plt.show()
print(metrics.calinski_harabasz_score(data,y_pred))
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭4年前。Improvethisquestion我想在固定时间创建一系列低音和高音调的哔哔声。例如:在150毫秒时发出高音调的蜂鸣声在151毫秒时发出低音调的蜂鸣声200毫秒时发出低音调的蜂鸣声250毫秒的高音调蜂鸣声有没有办法在Ruby或Python中做到这一点？我真的不在乎输出编码是什么(.wav、.mp3、.ogg等等)，但我确实想创建一个输出文件。
我有一个用户工厂。我希望默认情况下确认用户。但是鉴于unconfirmed特征，我不希望它们被确认。虽然我有一个基于实现细节而不是抽象的工作实现，但我想知道如何正确地做到这一点。factory:userdoafter(:create)do|user,evaluator|#unwantedimplementationdetailshereunlessFactoryGirl.factories[:user].defined_traits.map(&:name).include?(:unconfirmed)user.confirm!endendtrait:unconfirmeddoenden
这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:Pythonconditionalassignmentoperator对于这样一个简单的问题表示歉意，但是谷歌搜索||=并不是很有帮助；)Python中是否有与Ruby和Perl中的||=语句等效的语句？例如:foo="hey"foo||="what"#assignfooifit'sundefined#fooisstill"hey"bar||="yeah"#baris"yeah"另外，类似这样的东西的通用术语是什么？条件分配是我的第一个猜测，但Wikipediapage跟我想的不太一样。
什么是ruby的rack或python的Java的wsgi？还有一个路由库。 最佳答案 来自Python标准PEP333:Bycontrast,althoughJavahasjustasmanywebapplicationframeworksavailable,Java's"servlet"APImakesitpossibleforapplicationswrittenwithanyJavawebapplicationframeworktoruninanywebserverthatsupportstheservletAPI.ht
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