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  • (一)、数据示例在这里插入图片描述(二)、从excel文件中读取数据#从excel文件中读取数据def read(file):wb = xlrd.open_workbook(filename=file)#打开文件sheet = wb.sheet_by_index(0)#通过索引获取表格rows = sheet...

    (一)、数据示例

    在这里插入图片描述

    (二)、从excel文件中读取数据

    #从excel文件中读取数据

    def read(file):

    wb = xlrd.open_workbook(filename=file)#打开文件

    sheet = wb.sheet_by_index(0)#通过索引获取表格

    rows = sheet.nrows # 获取行数

    all_content = [] #存放读取的数据

    for j in range(0, 6): #取第1~第6列对的数据

    temp = []

    for i in range(1,rows) :

    cell = sheet.cell_value(i, j) #获取数据

    temp.append(cell)

    all_content.append(temp) #按列添加到结果集中

    temp = []

    return np.array(all_content)

    (三)、统计描述

    #统计描述

    def calculate(datas):

    MIN = np.min(datas,axis = 1) #计算最小值

    MAX = np.max(datas,axis = 1) #计算最大值

    AVG = np.average(datas,axis = 1) #计算平均值

    MEDIAN = np.median(datas,axis = 1) #计算中位数

    SKEWNESS =stats.skew(datas,axis = 1) #计算偏度

    KURTOSIS = stats.kurtosis(datas,axis = 1) #计算峰度

    STD = np.std(datas,axis = 1) #计算标准差

    result = np.array([MIN,MAX,AVG,MEDIAN,SKEWNESS,KURTOSIS,STD]) #形成一个矩阵

    return result

    (四)、将统计描述输出到excel文件中

    #将统计描述输出到excel文件中

    def write(answer_data):

    writer = pd.ExcelWriter('C:\\Users\\lenovo\\Desktop\\数学建模\\相关系数\\A.xlsx') # 写入Excel文件

    answer_data.to_excel(writer, 'page_1', float_format='%.5f') # ‘page_1’是写入excel的sheet名

    writer.save()

    writer.close()

    (五)、综合代码

    # -*- coding: utf-8 -*-

    """

    Created on Mon Jul 29 16:53:19 2019

    @author: lenovo

    """

    import xlrd

    import numpy as np

    import pandas as pd

    from scipy import stats

    from scipy.stats import pearsonr

    #从excel文件中读取数据

    def read(file):

    wb = xlrd.open_workbook(filename=file)#打开文件

    sheet = wb.sheet_by_index(0)#通过索引获取表格

    rows = sheet.nrows # 获取行数

    all_content = [] #存放读取的数据

    for j in range(0, 6): #取第1~第6列对的数据

    temp = []

    for i in range(1,rows) :

    cell = sheet.cell_value(i, j) #获取数据

    temp.append(cell)

    all_content.append(temp) #按列添加到结果集中

    temp = []

    return np.array(all_content)

    #统计描述

    def calculate(datas):

    MIN = np.min(datas,axis = 1) #计算最小值

    MAX = np.max(datas,axis = 1) #计算最大值

    AVG = np.average(datas,axis = 1) #计算平均值

    MEDIAN = np.median(datas,axis = 1) #计算中位数

    SKEWNESS =stats.skew(datas,axis = 1) #计算偏度

    KURTOSIS = stats.kurtosis(datas,axis = 1) #计算峰度

    STD = np.std(datas,axis = 1) #计算标准差

    result = np.array([MIN,MAX,AVG,MEDIAN,SKEWNESS,KURTOSIS,STD]) #形成一个矩阵

    return result

    #将统计描述输出到excel文件中

    def write(answer_data):

    writer = pd.ExcelWriter('C:\\Users\\lenovo\\Desktop\\数学建模\\相关系数\\A.xlsx') # 写入Excel文件

    answer_data.to_excel(writer, 'page_1', float_format='%.5f') # ‘page_1’是写入excel的sheet名

    writer.save()

    writer.close()

    datas=read('C:\\Users\\lenovo\\Desktop\\数学建模\\相关系数\\第5讲.相关系数7.17\\代码和例题数据\\八年级女生体测数据.xlsx')

    result = calculate(datas) #统计描述

    corrcoe = np.corrcoef(result) #计算皮尔逊相关系数

    answer_data = pd.DataFrame(result) #将ndarry转换为DataFrame

    write(answer_data) #输出结果

    (六)、结果展示

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • (一)、数据示例在这里插入图片描述(二)、从excel文件中读取数据#从excel文件中读取数据def read(file):wb = xlrd.open_workbook(filename=file)#打开文件sheet = wb.sheet_by_index(0)#通过索引获取表格rows = sheet...

    (一)、数据示例

    在这里插入图片描述

    (二)、从excel文件中读取数据

    #从excel文件中读取数据

    def read(file):

    wb = xlrd.open_workbook(filename=file)#打开文件

    sheet = wb.sheet_by_index(0)#通过索引获取表格

    rows = sheet.nrows # 获取行数

    all_content = [] #存放读取的数据

    for j in range(0, 6): #取第1~第6列对的数据

    temp = []

    for i in range(1,rows) :

    cell = sheet.cell_value(i, j) #获取数据

    temp.append(cell)

    all_content.append(temp) #按列添加到结果集中

    temp = []

    return np.array(all_content)

    (三)、统计描述

    #统计描述

    def calculate(datas):

    MIN = np.min(datas,axis = 1) #计算最小值

    MAX = np.max(datas,axis = 1) #计算最大值

    AVG = np.average(datas,axis = 1) #计算平均值

    MEDIAN = np.median(datas,axis = 1) #计算中位数

    SKEWNESS =stats.skew(datas,axis = 1) #计算偏度

    KURTOSIS = stats.kurtosis(datas,axis = 1) #计算峰度

    STD = np.std(datas,axis = 1) #计算标准差

    result = np.array([MIN,MAX,AVG,MEDIAN,SKEWNESS,KURTOSIS,STD]) #形成一个矩阵

    return result

    (四)、将统计描述输出到excel文件中

    #将统计描述输出到excel文件中

    def write(answer_data):

    writer = pd.ExcelWriter('C:\\Users\\lenovo\\Desktop\\数学建模\\相关系数\\A.xlsx') # 写入Excel文件

    answer_data.to_excel(writer, 'page_1', float_format='%.5f') # ‘page_1’是写入excel的sheet名

    writer.save()

    writer.close()

    (五)、综合代码

    # -*- coding: utf-8 -*-

    """

    Created on Mon Jul 29 16:53:19 2019

    @author: lenovo

    """

    import xlrd

    import numpy as np

    import pandas as pd

    from scipy import stats

    from scipy.stats import pearsonr

    #从excel文件中读取数据

    def read(file):

    wb = xlrd.open_workbook(filename=file)#打开文件

    sheet = wb.sheet_by_index(0)#通过索引获取表格

    rows = sheet.nrows # 获取行数

    all_content = [] #存放读取的数据

    for j in range(0, 6): #取第1~第6列对的数据

    temp = []

    for i in range(1,rows) :

    cell = sheet.cell_value(i, j) #获取数据

    temp.append(cell)

    all_content.append(temp) #按列添加到结果集中

    temp = []

    return np.array(all_content)

    #统计描述

    def calculate(datas):

    MIN = np.min(datas,axis = 1) #计算最小值

    MAX = np.max(datas,axis = 1) #计算最大值

    AVG = np.average(datas,axis = 1) #计算平均值

    MEDIAN = np.median(datas,axis = 1) #计算中位数

    SKEWNESS =stats.skew(datas,axis = 1) #计算偏度

    KURTOSIS = stats.kurtosis(datas,axis = 1) #计算峰度

    STD = np.std(datas,axis = 1) #计算标准差

    result = np.array([MIN,MAX,AVG,MEDIAN,SKEWNESS,KURTOSIS,STD]) #形成一个矩阵

    return result

    #将统计描述输出到excel文件中

    def write(answer_data):

    writer = pd.ExcelWriter('C:\\Users\\lenovo\\Desktop\\数学建模\\相关系数\\A.xlsx') # 写入Excel文件

    answer_data.to_excel(writer, 'page_1', float_format='%.5f') # ‘page_1’是写入excel的sheet名

    writer.save()

    writer.close()

    datas=read('C:\\Users\\lenovo\\Desktop\\数学建模\\相关系数\\第5讲.相关系数7.17\\代码和例题数据\\八年级女生体测数据.xlsx')

    result = calculate(datas) #统计描述

    corrcoe = np.corrcoef(result) #计算皮尔逊相关系数

    answer_data = pd.DataFrame(result) #将ndarry转换为DataFrame

    write(answer_data) #输出结果

    (六)、结果展示

    在这里插入图片描述

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  • (一)、数据示例在这里插入图片描述(二)、从excel文件中读取数据#从excel文件中读取数据def read(file):wb = xlrd.open_workbook(filename=file)#打开文件sheet = wb.sheet_by_index(0)#通过索引获取表格rows = sheet...

    (一)、数据示例

    在这里插入图片描述

    (二)、从excel文件中读取数据

    #从excel文件中读取数据

    def read(file):

    wb = xlrd.open_workbook(filename=file)#打开文件

    sheet = wb.sheet_by_index(0)#通过索引获取表格

    rows = sheet.nrows # 获取行数

    all_content = [] #存放读取的数据

    for j in range(0, 6): #取第1~第6列对的数据

    temp = []

    for i in range(1,rows) :

    cell = sheet.cell_value(i, j) #获取数据

    temp.append(cell)

    all_content.append(temp) #按列添加到结果集中

    temp = []

    return np.array(all_content)

    (三)、统计描述

    #统计描述

    def calculate(datas):

    MIN = np.min(datas,axis = 1) #计算最小值

    MAX = np.max(datas,axis = 1) #计算最大值

    AVG = np.average(datas,axis = 1) #计算平均值

    MEDIAN = np.median(datas,axis = 1) #计算中位数

    SKEWNESS =stats.skew(datas,axis = 1) #计算偏度

    KURTOSIS = stats.kurtosis(datas,axis = 1) #计算峰度

    STD = np.std(datas,axis = 1) #计算标准差

    result = np.array([MIN,MAX,AVG,MEDIAN,SKEWNESS,KURTOSIS,STD]) #形成一个矩阵

    return result

    (四)、将统计描述输出到excel文件中

    #将统计描述输出到excel文件中

    def write(answer_data):

    writer = pd.ExcelWriter('C:\\Users\\lenovo\\Desktop\\数学建模\\相关系数\\A.xlsx') # 写入Excel文件

    answer_data.to_excel(writer, 'page_1', float_format='%.5f') # ‘page_1’是写入excel的sheet名

    writer.save()

    writer.close()

    (五)、综合代码

    # -*- coding: utf-8 -*-

    """

    Created on Mon Jul 29 16:53:19 2019

    @author: lenovo

    """

    import xlrd

    import numpy as np

    import pandas as pd

    from scipy import stats

    from scipy.stats import pearsonr

    #从excel文件中读取数据

    def read(file):

    wb = xlrd.open_workbook(filename=file)#打开文件

    sheet = wb.sheet_by_index(0)#通过索引获取表格

    rows = sheet.nrows # 获取行数

    all_content = [] #存放读取的数据

    for j in range(0, 6): #取第1~第6列对的数据

    temp = []

    for i in range(1,rows) :

    cell = sheet.cell_value(i, j) #获取数据

    temp.append(cell)

    all_content.append(temp) #按列添加到结果集中

    temp = []

    return np.array(all_content)

    #统计描述

    def calculate(datas):

    MIN = np.min(datas,axis = 1) #计算最小值

    MAX = np.max(datas,axis = 1) #计算最大值

    AVG = np.average(datas,axis = 1) #计算平均值

    MEDIAN = np.median(datas,axis = 1) #计算中位数

    SKEWNESS =stats.skew(datas,axis = 1) #计算偏度

    KURTOSIS = stats.kurtosis(datas,axis = 1) #计算峰度

    STD = np.std(datas,axis = 1) #计算标准差

    result = np.array([MIN,MAX,AVG,MEDIAN,SKEWNESS,KURTOSIS,STD]) #形成一个矩阵

    return result

    #将统计描述输出到excel文件中

    def write(answer_data):

    writer = pd.ExcelWriter('C:\\Users\\lenovo\\Desktop\\数学建模\\相关系数\\A.xlsx') # 写入Excel文件

    answer_data.to_excel(writer, 'page_1', float_format='%.5f') # ‘page_1’是写入excel的sheet名

    writer.save()

    writer.close()

    datas=read('C:\\Users\\lenovo\\Desktop\\数学建模\\相关系数\\第5讲.相关系数7.17\\代码和例题数据\\八年级女生体测数据.xlsx')

    result = calculate(datas) #统计描述

    corrcoe = np.corrcoef(result) #计算皮尔逊相关系数

    answer_data = pd.DataFrame(result) #将ndarry转换为DataFrame

    write(answer_data) #输出结果

    (六)、结果展示

    在这里插入图片描述

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  • 人类大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理,因此使用图表、图形和设计元素把数据进行可视化,可以帮你更容易的解释数据模式、趋势、统计规律和数据相关性。 但问题也随之而来:手里数据一大堆,我该直接用图表还是...

    ​相信大多数公司的领导都已失去了一字一句看表格和文字的耐心,简化数据信息的方式之一就是图表,图表能够直观地展示数据,支撑观点,图表已经成了报表中最常用的数据展现方式之一。人类大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理,因此使用图表、图形和设计元素把数据进行可视化,可以帮你更容易的解释数据模式、趋势、统计规律和数据相关性。
    但问题也随之而来:手里数据一大堆,我该直接用图表还是图表表格兼用?图表种类丰富,样式多样,我该选择哪种类型的图表?类型选好了,怎么才能让图表更好地传递信息?如何能让我的图表令人眼前一亮又不模糊焦点?

    数据可视化方法之图表展示数据
    数据可视化都有一个共同的目的,那就是准确而高效、精简而全面地传递信息和知识。图表展示数据,实际上比传统的统计分析法更加精确和有启发性。我们可以借助可视化的图表寻找数据规律、分析推理、预测未来趋势。另外,利用可视化技术可以实时监控业务运行状况,更加阳光透明,及时发现问题第一时间做出应对。能做到简单、充实、高效、兼具美感就是好的可视化。

    数据可视化方法之图表怎么做
    1、明确图表想说明什么业务问题、业务逻辑 、数据分析结论。
    2、确定关系和对比的维度,是时间趋势、比较,还是分布关系,对比维度(时间: 同比 环比 定基)、空间(华南 华北 区域与全国)、特定标准(实际和计划)。
    3、根据对比关系,数据维度,数据分类多少选择合理的图表,每一种图表都有它自身的优点和局限性
    4、生成图表并验证是否正确,是否和预期一致。
    5、细节调整,坐标轴(刻度标记类型、间隙、刻度标签位置、数据类型、小数位、是否千分位)、颜色取值、图例位置、图上标签、图表标题等细节。
    6、在恰当处备注文字说明,例如标注特殊事件。

    数据可视化工具的优势
    1、一些传统的数据分析和软件也扩展了某些可视化功能。数据可视化工具具有完美的信息和改进数据价值的作用。
    2、数据可视化工具具有很强的实用性。这是一个爆炸性的需求,可以适应当前大数据时代不断增长的数据量。它可以快速收集分析数据,并可以实时更新数据信息。
    3、操作非常简单方便。数据可视化工具具有操作方便的特点,能够满足快速发展的特点,能够对网络信息的瞬时变化做出及时,准确的响应。它的表现更丰富。数据可视化工具可以满足数据表示的多维要求,并支持多种数据集成方法,数据源不仅限于数据库,支持数据和文本、数据仓库,团队协作等。

    可以看出,数据可视化工具在一定程度上是互联网和数据发展的产物。它的出现提高了企业的效率,企业做了大量无用的工作。

    很显然在目前的信息时代,借助类似于Smartbi的这些工具,可以让企业加速融入企业数据可视化趋势。备受市场认可的软件其实有很多,选择时必须要结合实际的情况。一般的情况下,都建议选择市面上较主流的产品,比较容易达到好的效果,目前企业数据分析BI软件市场占有率前列的,就是思迈特软件——Smartbi。

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表格统计数据相关性