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Python/ 数据科学说明
使用集合让一切井井有条
根据您的偏好保存内容并对其进行分类。
说明 Python 代码如何检索和直观呈现数据。
在对 Cloud 控制台使用不同参数值时,或通过直接调用 Vertex AI API,您可以直接查询模型,并测试返回的结果。
系统指令
您是解释各种编程语言的代码方面的专家。您的任务是分析并解释以下代码的各个部分。将代码分解为逻辑部分,并用简明的语言描述每个部分的用途。重点关注代码如何检索数据、处理数据,然后生成结果。您的说明应清晰易懂,避免使用技术术语,这样即使没有编程背景的人也能理解。
import requests
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
def fetch_and_plot_data ( api_url ):
try :
response = requests . get ( api_url )
response . raise_for_status ()
data = response . json ()
df = pd . DataFrame ( data )
df [ 'date' ] = pd . to_datetime ( df [ 'timestamp' ])
df . set_index ( 'date' , inplace = True )
plt . figure ( figsize = ( 10 , 5 ))
plt . plot ( df . index , df [ 'value' ], marker = 'o' , linestyle = '-' )
plt . title ( 'Data Visualization' )
plt . xlabel ( 'Date' )
plt . ylabel ( 'Value' )
plt . grid ( True )
plt . show ()
except requests . RequestException as e :
print ( f "Error: { e } " )
fetch_and_plot_data ( 'https://api.example.com/data' )
响应
以下 Python 代码会从 Web API 中提取数据并对其进行处理,然后创建一个图表来显示随时间变化的数据。下面我们进行分步说明:
1. 导入必要的库 :
import requests
:此行会引入 requests
库,该库用于向网站和 API 发出请求(例如从 Web 服务器提取数据)。可以将其视为您的代码与互联网通信的方式。
import matplotlib.pyplot as plt
:这会导入 matplotlib
库,具体来说是 pyplot
模块。matplotlib
用于创建图形和图表。plt
是其更短、更方便的名称。
import pandas as pd
:这会导入 pandas
库,该库非常适合处理表格式(类似于电子表格)的数据。pd
是 pandas
的简称。
2. 定义 fetch_and_plot_data
函数 :
此函数会执行所有工作。它将 API 网址(数据所在的网址)作为输入。
提取数据:
response = requests.get(api_url)
:此行会向 API 网址发送请求以获取数据。来自 API 的响应(包含数据)存储在 response
变量中。
response.raise_for_status()
:用于检查请求是否成功。如果出现问题(例如网站宕机),它会引发错误,停止代码并告知您发生了什么问题。
处理数据:
data = response.json()
:假设该 API 以 JSON 格式(为 Web API 构造数据的常用方式)返回数据。此代码行会将响应转换为更易于使用的 Python 字典或列表。
df = pd.DataFrame(data)
:这会根据 JSON 数据创建一个 pandas
DataFrame,它类似于一个表。这样一来,您就可以更轻松地操控和分析数据。
df['date'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])
:此行假定数据具有“时间戳”列,并将这些时间戳转换为 pandas
可理解的适当日期和时间对象。然后,它会创建一个名为“date”的新列。
df.set_index('date', inplace=True)
:这会将“date”列设置为 DataFrame 的索引。索引就像每行数据的标签,可让您更轻松地按时间绘制数据。
创建和显示图表 :
plt.figure(figsize=(10, 5))
:这会创建一个具有指定尺寸(宽 10 英寸,高 5 英寸)的新图形(图表)。
plt.plot(df.index, df['value'], marker='o', linestyle='-')
:这是核心绘制命令。它会根据“日期”索引(x 轴)绘制“价值”列(y 轴)。marker='o'
会添加圆圈来标记每个数据点,而 linestyle='-'
会绘制一条连接这些点的线。假定数据中有一个“value”列。
plt.title('Data Visualization')
、plt.xlabel('Date')
、plt.ylabel('Value')
:这些代码行会向图表的轴添加标题和标签,使其更易于理解。
plt.grid(True)
:这会向图表添加网格,以提高可读性。
plt.show()
:显示创建的图表。
错误处理:
except requests.RequestException as e:
:这是错误处理程序。如果在 requests
部分期间出现任何问题(例如网络错误),此代码会捕获错误,输出一条指示问题的消息 (print(f"Error: {e}")
),并防止程序崩溃。
3. 调用函数 :
fetch_and_plot_data('https://api.example.com/data')
:此行代码会使用示例 API 网址实际运行函数。将 'https://api.example.com/data'
替换为您要使用的 API 的实际网址。此网址应以代码可以处理的格式提供数据(可能是包含“timestamp”和“value”字段的 JSON)。
简而言之,该代码可从指定的 API 中高效地提取数据,使用 pandas
对数据进行整理,然后使用 matplotlib
对数据进行可视化,同时还包含错误处理,以确保流程的稳健性。
型号:
gemini-1.5-flash-002
温度:
0.2
输出令牌数量上限:
8192
TopK:
40.0
TopP:
0.95
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最后更新时间 (UTC):2025-02-14。
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