2022高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题 问题一(2) Python代码演示

news2024/11/15 17:46:21

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
0 1 C 高钾 蓝绿 无风化 01 69.33 0.0 9.99 6.32 ... 1.74 3.87 0.00 0.0 1.17 0.00 0.0 0.39 97.61 其它
1 2 A 铅钡 浅蓝 风化 02 36.28 0.0 1.05 2.34 ... 1.86 0.26 47.43 0.0 3.57 0.19 0.0 0.00 99.89 其它
2 3 A 高钾 蓝绿 无风化 03部位1 87.05 0.0 5.19 2.01 ... 0.00 0.78 0.25 0.0 0.66 0.00 0.0 0.00 100.00 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

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