袁曼雪-homework-021

在给定的代码中，我们看到了一个Python脚本，它涉及到使用numpy、matplotlib和xlrd库来处理Excel文件中的数据并进行数据可视化。这个脚本包含两个主要的函数：`loadData`和`plotData`。 `loadData`函数的主要任务是从指定的.xls文件中读取数据，并将其转换为numpy数组格式。它首先导入了`xlrd`库来读取Excel文件，然后使用`xlrd.open_workbook`函数打开文件。接下来，它获取第一个工作簿（通常默认是第一个sheet）并获取其列数和行数。对于每一列数据，除了第一列外（假设第一列为标签或索引），它使用`col_values`方法获取数据，并通过`np.array`将这些数据转换为numpy数组。如果文件只有一列数据，函数直接返回；否则，它会遍历所有列并将它们与已有的数据合并。这里使用`np.c_`函数将不同列的数据横向连接在一起。 `plotData`函数用于绘制数据点，根据给定的标记`y`将数据分为两类并用不同颜色和形状的点表示。它首先使用`np.where`函数找到`y`值为1（可能代表一类数据）和0（可能代表另一类数据）的索引。然后，它使用`plt.plot`函数创建两个不同的图层，分别表示两类数据。对于`y==1`的数据，它使用`s`（正方形）作为标记，设置为红色，大小为7单位。对于`y==0`的数据，它使用`o`（圆形）作为标记，设置为绿色，同样大小为7单位。函数返回了绘图操作对象`plt`以及代表两类数据的图层`p1`和`p2`。 从这段代码中，我们可以学习到以下知识点： 1. **numpy库**：numpy是Python中处理数组和矩阵数据的重要库，提供了高效的数据结构和计算功能。 2. **matplotlib库**：matplotlib是Python的一个2D绘图库，可以生成各种静态、动态、交互式的图表。 3. **xlrd库**：xlrd库用于读取Excel文件，提供了一种简洁的方式来处理Excel数据。 4. **xlrd库的方法**：如`open_workbook`用于打开Excel文件，`sheet_by_index`获取工作表，`ncols`和`nrows`获取列数和行数，`col_values`获取列的数据。 5. **numpy库的方法**：`array`将其他类型的数据转换为numpy数组，`c_`用于横向连接数组。 6. **numpy的where函数**：`np.where`用于找到满足特定条件的元素的索引。 7. **matplotlib的plot函数**：`plt.plot`用于在图表上绘制线条或点，可以设置各种样式和颜色。 8. **标记和颜色的设置**：通过`marker`参数设定标记形状，`color`设定颜色，`markersize`设定标记大小。 这段代码展示了一个基本的数据读取和可视化的流程，适用于分析和探索分类数据集。在实际应用中，这样的流程通常会是数据分析项目的一部分。