机器学习作业task1

题目：

请可视化附件中的数据。数据文件中的第一列是从自变量中等距离散得到的，第二列是第一列的函数值。要求：
1、从数据中以50为间隔进行抽样，画出抽样数据的散点图；
2、在同一个坐标系中，画出全部数据的线图。

步骤

1.导入库

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2.从CSV文件中读取数据

data = pd.read_csv(r'F:\Users\35987\AppData\Local\Programs\spyder-py3\machine learning Dates\dataForExercise.csv', header=None, names=['x','y'])

注：给的文件无表头，则需要加上header=None，并添加表头names=['x','y']。

3.以50为间隔进行抽样

sampled_data1 = data[::50]

附：获取列表中的多个元素

1. 语法格式，列表名[start:stop:step]
2. 切片的结果➡原列表片段的拷贝
3. 切片的范围➡[start:stop]
4. step默认值为1➡简写为[start:stop:]
5. step为正数，[:stop:step]➡切片的第一个元素默认是列表的第一个元素；[start::step]➡切片的最后一个元素默认是列表最后一个元素。

4.提取需要绘制的数据列

x = sampled_data1['x']
y = sampled_data1['y']

5.绘制散点图

plt.scatter(x, y, label='Sampled Data')

6.绘制线图

x = data['x']
y = data['y']

plt.plot(x, y, label='All Data')

7.显示图表

plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Data Visualization') 
plt.legend() # 图例
plt.show()

完整代码

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 从CSV文件中读取数据
data = pd.read_csv(r'F:\Users\35987\AppData\Local\Programs\spyder-py3\machine learning Dates\dataForExercise.csv', header=None, names=['x','y'])# 无表头，加表头名称

# 以50为间隔进行抽样
sampled_data1 = data[::50]

# 提取需要绘制的数据列
x = sampled_data1['x']
y = sampled_data1['y']

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, label='Sampled Data')

# 提取需要绘制的数据列
x = data['x']
y = data['y']

# 绘制线图
plt.plot(x, y, label='All Data') # 绘制线图
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Data Visualization') 
plt.legend() # 添加图例
plt.show()  # 显示图表