海蓝色。 2022-10-20 20:16 采纳率: 89.7%
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knn算法的使用分析

knn算法怎么实现分类,怎么对相关的数据进行分析,怎么得出相关的结果。。

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  • CSDN专家-showbo 2022-10-22 17:59
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    import pandas as pd
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from pylab import mpl
    #中文乱码解决办法
    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] # 指定默认字体:解决plot不能显示中文问题
    mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
    
    
    df = pd.read_excel("石家庄贝壳二手房清洗后数据.xlsx")
    
    ####数据处理
    df['修建时间']=df['修建时间'].str.replace('年建','')#修改时间转为数字列
    df['修建时间']=df['修建时间'].astype('int')
    #print(df.info())
    
    
    
    newdf=df[(df['修建时间']>=2010) & (df['修建时间']<=2022)]#只绘制2016~2022年的总面积
    newdf = newdf.groupby([df['修建时间']]).agg(sum).rename_axis(['年份'])#.reset_index().rename(columns={'y':'sum'})#按年份统计统计所有数字列
    ####数据处理
    print(newdf)
    
    #下面为面积(平方米)列绘制的图片,要绘制什么样的图片取消对应代码的注释即可
    ##更多图形类型参考https://blog.csdn.net/weixin_34236672/article/details/112522103
    #newdf.boxplot(column='面积(平米)',by='年份')#绘制箱型图
    #newdf['面积(平米)'].plot()#曲线图
    #newdf['面积(平米)'].plot(kind='bar')#柱状图
    #newdf['面积(平米)'].plot.area()#块型图
    
    newdf.plot.scatter(x='面积(平米)', y='价格(万)')
    
    plt.title("2010-2022年房屋建筑面积(平米)")
    plt.show()
    
    
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