أرني كيفية استيراد ملف threading.csv الخاص بي إلى Python، ثم ارسم أعمدة "المواضيع" و"البيانات" كانحدار خطي يصل إلى 1000 مع حجم اختبار يبلغ 10% مخطط مبعثر وخط باستخدام matplotlib.
أرني كيفية استيراد ملف threading.csv الخاص بي إلى Python، ثم ارسم أعمدة "المواضيع" و"البيانات" كانحدار خطي يصل إلى 1000 مع حجم اختبار يبلغ 10% مخطط مبعثر وخط باستخدام matplotlib.
user
سنحتاج إلى استخدام MatPlotLib وScikit-Learn وNumPy وPandas DataFrames لذلك.

# استيراد الوحدات
من مجموعات بيانات الاستيراد sklearn، Line_model
استيراد ماتبلوتليب
استيراد matplotlib.pyplot كـ plt
استيراد numpy كـ np
استيراد الباندا ك pd

# قم بتحميل ملف CSV
df = pd.read_csv("threading.csv")
# تحديد قيم x و y
ص = دف["المواضيع"]
س = مدافع["البيانات"]
x = x.reshape(len(x),1)
ص = y.reshape(لين(ص),1)
# تقسيم البيانات إلى بيانات التدريب والاختبار
x_train = س[:-100]
x_test = س[-100:]
y_train = ص[:-100]
y_test = ص[-100:]

# رسم البيانات
plt.scatter(x_test, y_test)
plt.xlabel("المواضيع")
plt.ylabel("البيانات")
plt.xticks(())
بلت.yticks(())

# تدريب النموذج وإنشاء خط الانحدار
regr = خطي_نموذج.LinearRegression()
regr.fit(X_train، Y_train)
plt.plot(X_test, regr.predict(X_test))

#إظهار المؤامرة
عرض بلت ()

يقوم الكود أعلاه أولاً باستيراد الوحدات النمطية sklearn وmatplotlib وpandas. يتم استخدام وحدة Pandas، `pd`، في الخطوة الأولى لاستيراد البيانات من ملف CSV "threading.csv". يتم استخدام هذه البيانات لتحديد المتغيرات `x` و`y`، والتي ستعيد طريقة `.reshape()` تشكيلها إلى المصفوفات المناسبة للتدريب والاختبار. يتم بعد ذلك تقسيم البيانات إلى بيانات التدريب والاختبار، `x_train`، و`x_test`، و`y_train`، و`y_test`، بحيث تمثل بيانات التدريب 10% من إجمالي البيانات. يتم رسم بيانات الاختبار على الرسم البياني باستخدام `plt.scatter()` لمخطط التشتت، مع تسميات للمحورين x وy. أخيرًا، يتم استخدام الدالة `sklearn` `linear_model.LinearRegression()` لملاءمة البيانات مع خط الانحدار، والذي يتم التنبؤ به ورسمه على الرسم البياني. يعرض السطر `plt.show()` الرسم البياني النهائي.
assistant