求解啊
1.将for循环中的数据保存下来
2.将可视化后的数据放在一张图上
return df.values
A=[]#每一类数据
E=[]#分类后的序号
#聚类的分类结果(求每一类的特征参数)
for i in range(0,n_clusters):
PC_ = PC_f_2[(PC_f_2['分类标签']==i)]
e=PC_.index
e=list(e)
print('e:\n',e)
# 读取每一类的数据
df_P=DataFrame()
for i in e: # 读取列表A的每一列数据
df1 = df[(df['累计里程1'] > i ) & (df['累计里程1'] < i +1)]
df_P=df_P.append(df1)
df_P = df_P.sort_index()#排序
x=df_P['累计里程']
y=df_P['速度']
plt.plot(x, y, '.', color='r', label=u'路')
plt.grid(True, linestyle='', alpha=1)
plt.xlabel('里程')
plt.ylabel('车速(km/h)')
plt.title('每类工况的里程-速度图')
plt.show()
A.append(df_P)
e1 = df_P.index#提取每一类的序号标签,(将所有类别的序号标签按照类别数放在一起,求出乱序程度)
e1=list(e1)
#E.append(e1)
print('A:\n',A)
print('E:\n',E)