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襄阳地区网站做的好的网站推广优化的方法

襄阳地区网站做的好的,网站推广优化的方法,手机网站开发流程,邢台微信群目录 1.2 结合玻璃的类型,分析文物样品表面有无风化化学成分含量的统计规律数据预处理绘图热力图相关系数图百分比条形图箱线图小提琴图直方图KED图描述性统计分析偏度系数峰度系数其它统计量1.2 结合玻璃的类型,分析文物样品表面有无风化化学成分含量的统计规律 数据预处理 …

目录

    • 1.2 结合玻璃的类型,分析文物样品表面有无风化化学成分含量的统计规律
      • 数据预处理
      • 绘图
        • 热力图
        • 相关系数图
        • 百分比条形图
        • 箱线图
        • 小提琴图
        • 直方图
        • KED图
      • 描述性统计分析
        • 偏度系数
        • 峰度系数
        • 其它统计量

1.2 结合玻璃的类型,分析文物样品表面有无风化化学成分含量的统计规律

在这里插入图片描述

数据预处理

# replace na with 0
d2 = d2.fillna(0)
# sum by rows
d2['rowSum'] = d2.iloc[:,1:15].sum(axis=1)# add 文物编号 through subset 文物采样点
res = []
for i in range(d2.shape[0]):res.append(d2.iloc[:,0][i][0:2])
d2['文物编号'] = res
d2['文物编号'] = d2['文物编号'].astype(int)
print('the max value is:', max(d2['rowSum']))# select the effective data with sums in the range of 85~105
my_index = d2['rowSum'] >= 85
# return the index with ture
d2_sub = d2.loc[my_index,:]print(d2.shape[0] - d2_sub.shape[0], 'rows are removed')
the max value is: 100.0
2 rows are removed
# marge d1 and d2_sub
d12 = pd.merge(d1, d2_sub, on='文物编号')res = []
for i in range(d12.shape[0]):res.append(d12.iloc[i,5][2:])for i in range(len(res)):if res[i] == '' or res[i] == '部位1' or res[i] == '部位2':res[i] = '其它'for i in range(len(res)):if res[i] == '未风化点1' or res[i] == '未风化点2':res[i] = '未风化点'd12['风化标记'] = res
d12.head(3)
文物编号纹饰类型颜色表面风化文物采样点二氧化硅(SiO2)氧化钠(Na2O)氧化钾(K2O)氧化钙(CaO)...氧化铁(Fe2O3)氧化铜(CuO)氧化铅(PbO)氧化钡(BaO)五氧化二磷(P2O5)氧化锶(SrO)氧化锡(SnO2)二氧化硫(SO2)rowSum风化标记
01C高钾蓝绿无风化0169.330.09.996.32...1.743.870.000.01.170.000.00.3997.61其它
12A铅钡浅蓝风化0236.280.01.052.34...1.860.2647.430.03.570.190.00.0099.89其它
23A高钾蓝绿无风化03部位187.050.05.192.01...0.000.780.250.00.660.000.00.00100.00其它

3 rows × 22 columns

绘图

热力图
import numpy as np
np.bool = np.bool_d12_K_no_wind = d12.iloc[np.where((d12['类型'] == '高钾') & (d12['表面风化'] == '无风化'))[0],:]
d12_K_wind = d12.iloc[np.where((d12['类型'] == '高钾') & (d12['表面风化'] == '风化'))[0],:]
d12_Pb_no_wind = d12.iloc[np.where((d12['类型'] == '铅钡') & (d12['表面风化'] == '无风化'))[0],:]
d12_Pb_wind = d12.iloc[np.where((d12['类型'] == '铅钡') & (d12['表面风化'] == '风化'))[0],:]d12_K_no_wind.index = range(d12_K_no_wind.shape[0])
d12_K_wind.index = range(d12_K_wind.shape[0])
d12_Pb_no_wind.index = range(d12_Pb_no_wind.shape[0])
d12_Pb_wind.index = range(d12_Pb_wind.shape[0])
fig = px.imshow(d12_K_no_wind.iloc[:,6:20], text_auto=True, title="高钾 & 表面未风化")
# set figute size
fig.update_layout(autosize=False, width=700, height
http://www.yidumall.com/news/49303.html

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