파이썬 - 데이터로 그래프를 그리고 싶은데 도와주세요
미해결
파이썬 - 저장되어 있는 데이터로 그래프를 그리고 싶은데 plot 해도 그래프가 나오지 않아 혹시 그래프를 그리고 싶다면 어떤 코딩을 어느 위치에 추가해야 하는지 알수 있을까요 ? 밑에 코딩 첨부하겠습니다. import time import pymysql import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt groups_folder_path = 'D:/3DP/' #학습데이터 저장 경로 A = np.empty((0,5)) D = np.empty((0,4)) mid_D = np.empty((0,4)) for indx in range(1,8): data_dir = groups_folder_path + 'ACC_' + str(indx) + '.csv' data = pd.read_csv(data_dir) data = data.to_numpy() A = np.vstack([A, data]) data_dir = groups_folder_path + 'DHT_' + str(indx) + '.csv' data2 = pd.read_csv(data_dir) data2 = data2.to_numpy() for i in range(0, len(data2)): dummy = data2[i].reshape([1,4]) dummy = np.repeat(dummy,repeats = 750, axis = 0) mid_D = np.vstack([mid_D, dummy]) D = np.vstack([D, mid_D[0:len(data)]]) SS = np.empty((0,6)) A = np.delete(A,0,1) D = np.delete(D,0,1) D = np.delete(D,2,1) Sum = np.hstack([A,D]) for i in range(len(Sum)): if Sum[i,3] == 4: a = Sum[i] a = a.reshape(1,6) SS=np.vstack([SS,a]) else : 1 dummy2 = np.repeat(SS,repeats = 9, axis = 0) SS = np.vstack([SS,dummy2]) Sum = np.vstack([Sum,SS]) label = Sum[:,3] label = label.reshape([len(Sum),1]) X = np.delete(Sum,3,1) Y = label X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.1,shuffle=True) from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardScaler() sc.fit(X_train) X_train_std = sc.transform(X_train) X_test_std = sc.transform(X_test) from sklearn.svm import SVC svm_model = SVC(kernel='rbf',C=5, gamma=0.1, decision_function_shape='ovo') # ovo = one vs. one / ovr = one vs. rest svm_model.fit(X_train_std, y_train) # SVM 분류 모델 훈련 y_pred = svm_model.predict(X_test_std) q = len(y_test) L1 = len(y_test[y_test == 1]) L2 = len(y_test[y_test == 2]) L3 = len(y_test[y_test == 3]) L4 = len(y_test[y_test == 4]) A1 = 0 A2 = 0 A3 = 0 A4 = 0 A5 = 0 for i in range (0,len(y_test)): if y_pred[i] == y_test[i]: if y_pred[i] == 1: A1 = A1 + 1 elif y_pred[i] == 2: A2 = A2+1 elif y_pred[i] == 3: A3 = A3+1 else: A4 = A4+1 else: A5 = A5+1 print(A1/L1) print(A2/L2) print(A3/L3) print(A4/L4) print((len(y_test)-A5)/len(y_test)*100) #최종 정답률 from sklearn.metrics import confusion_matrix, plot_confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt confusion_matrix(y_test, y_pred)
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