一、单因素分析线性拟合
- 功能:线性拟合,单因素分析,对散点图进行线性拟合,并放大散点图的局部位置
- 输入:某个xlsx文件,包含'患者密度(人/10万人)'和'人口密度(人/平方千米)'两列
- 输出:对这两列数据进行线性拟合,绘制散点
实现代码:
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import pandas as pd from pylab import mpl from scipy import optimize import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def f_1(x, A, B): return A * x + B def draw_cure( file ): data1 = pd.read_excel( file ) data1 = pd.DataFrame(data1) hz = list (data1[ '患者密度(人/10万人)' ]) rk = list (data1[ '人口密度(人/平方千米)' ]) hz_gy = [] rk_gy = [] for i in hz: hz_gy.append((i - min (hz)) / ( max (hz) - min (hz))) for i in rk: rk_gy.append((i - min (rk)) / ( max (rk) - min (rk))) n = [ '玄武区' , '秦淮区' , '建邺区' , '鼓楼区' , '浦口区' , '栖霞区' , '雨花台区' , '江宁区' , '六合区' , '溧水区' , '高淳区' , '锡山区' , '惠山区' , '滨湖区' , '梁溪区' , '新吴区' , '江阴市' , '宜兴市' , '鼓楼区' , '云龙区' , '贾汪区' , '泉山区' , '铜山区' , '丰县' , '沛县' , '睢宁县' , '新沂市' , '邳州市' , '天宁区' , '钟楼区' , '新北区' , '武进区' , '金坛区' , '溧阳市' , '虎丘区' , '吴中区' , '相城区' , '姑苏区' , '吴江区' , '常熟市' , '张家港市' , '昆山市' , '太仓市' , '崇川区' , '港闸区' , '通州区' , '如东县' , '启东市' , '如皋市' , '海门市' , '海安市' , '连云区' , '海州区' , '赣榆区' , '东海县' , '灌云县' , '灌南县' , '淮安区' , '淮阴区' , '清江浦区' , '洪泽区' , '涟水县' , '盱眙县' , '金湖县' , '亭湖区' , '盐都区' , '大丰区' , '响水县' , '滨海县' , '阜宁县' , '射阳县' , '建湖县' , '东台市' , '广陵区' , '邗江区' , '江都区' , '宝应县' , '仪征市' , '高邮市' , '京口区' , '润州区' , '丹徒区' , '丹阳市' , '扬中市' , '句容市' , '海陵区' , '高港区' , '姜堰区' , '兴化市' , '靖江市' , '泰兴市' , '宿城区' , '宿豫区' , '沭阳县' , '泗阳县' , '泗洪县' ] mpl.rcParams[ 'font.sans-serif' ] = [ 'FangSong' ] plt.figure(figsize = ( 16 , 8 ),dpi = 98 ) p1 = plt.subplot( 121 ) p2 = plt.subplot( 122 ) p1.scatter(rk_gy,hz_gy,c = 'r' ) p2.scatter(rk_gy,hz_gy,c = 'r' ) p1.axis([ 0.0 , 1.01 , 0.0 , 1.01 ]) p1.set_ylabel( "患者密度(人/10万人)" ,fontsize = 13 ) p1.set_xlabel( "人口密度(人/平方千米)" ,fontsize = 13 ) p1.set_title( "人口密度—患者密度相关性" ,fontsize = 13 ) for i,txt in enumerate (n): p1.annotate(txt,(rk_gy[i],hz_gy[i])) A1, B1 = optimize.curve_fit(f_1, rk_gy, hz_gy)[ 0 ] x1 = np.arange( 0 , 1 , 0.01 ) y1 = A1 * x1 + B1 p1.plot(x1, y1, "blue" ,label = '一次拟合直线' ) x2 = np.arange( 0 , 1 , 0.01 ) y2 = x2 p1.plot(x2, y2, 'g--' ,label = 'y=x' ) p1.legend(loc = 'upper left' ,fontsize = 13 ) # # plot the box tx0 = 0 ;tx1 = 0.1 ;ty0 = 0 ;ty1 = 0.2 sx = [tx0,tx1,tx1,tx0,tx0] sy = [ty0,ty0,ty1,ty1,ty0] p1.plot(sx,sy, "purple" ) p2.axis([ 0 , 0.1 , 0 , 0.2 ]) p2.set_ylabel( "患者密度(人/10万人)" ,fontsize = 13 ) p2.set_xlabel( "人口密度(人/平方千米)" ,fontsize = 13 ) p2.set_title( "人口密度—患者密度相关性" ,fontsize = 13 ) for i,txt in enumerate (n): p2.annotate(txt,(rk_gy[i],hz_gy[i])) p2.plot(x1, y1, "blue" ,label = '一次拟合直线' ) p2.plot(x2, y2, 'g--' ,label = 'y=x' ) p2.legend(loc = 'upper left' ,fontsize = 13 ) plt.show() if __name__ = = '__main__' : draw_cure( "F:\医学大数据课题\论文终稿修改\scientific report\返修\市区县相关分析 _2231.xls" ) |
实现效果:
二、实现地理编码
- 输入:中文地址信息,例如安徽为县天城镇都督村冲里18号
- 输出:经纬度坐标,例如107.34799754989581 30.50483335424108
- 功能:根据中文地址信息获取经纬度坐标
实现代码:
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import json from urllib.request import urlopen,quote import xlrd def readXLS(XLS_FILE,sheet0): rb = xlrd.open_workbook(XLS_FILE) rs = rb.sheets()[sheet0] return rs def getlnglat(adress): url = 'http://api.map.baidu.com/geocoding/v3/?address=' output = 'json' ak = 'fdi11GHN3GYVQdzVnUPuLSScYBVxYDFK' add = quote(adress) #使用quote进行编码 为了防止中文乱码 # add=adress url2 = url + add + '&output=' + output + '&ak=' + ak req = urlopen(url2) res = req.read().decode() temp = json.loads(res) return temp def getlatlon(sd_rs): nrows_sd_rs = sd_rs.nrows for i in range ( 4 ,nrows_sd_rs): # for i in range(4, 7): row = sd_rs.row_values(i) print (i,i / nrows_sd_rs) b = (row[ 11 ] + row[ 12 ] + row[ 9 ]).replace( '#' , '号' ) # 第三列的地址 print (b) try : lng = getlnglat(b)[ 'result' ][ 'location' ][ 'lng' ] # 获取经度并写入 lat = getlnglat(b)[ 'result' ][ 'location' ][ 'lat' ] #获取纬度并写入 except KeyError as e: lng = '' lat = '' f_err = open ( 'f_err.txt' , 'a' ) f_err.write( str (i) + '\t' ) f_err.close() print (e) print (lng,lat) f_latlon = open ( 'f_latlon.txt' , 'a' ) f_latlon.write(row[ 0 ] + '\t' + b + '\t' + str (lng) + '\t' + str (lat) + '\n' ) f_latlon.close() if __name__ = = '__main__' : # sle_xls_file = 'F:\医学大数据课题\江苏省SLE数据库(两次随访合并).xlsx' sle_xls_file = "F:\医学大数据课题\数据副本\江苏省SLE数据库(两次随访合并) - 副本.xlsx" sle_data_rs = readXLS(sle_xls_file, 1 ) getlatlon(sle_data_rs) |
结果展示:
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