本記事のコードを実行すると下図のようなcsvファイルを作成する。

生理学的特徴と運動能力の関係
説明変数X |
目的変数Y |
Chins |
Situps |
Jumps |
Weight |
Waist |
Pulse |
懸垂の回数 |
腹筋の回数 |
跳躍 |
体重 |
腹囲 |
心拍数
|
■本プログラム
from sklearn.datasets import load_linnerud
import pandas as pd
import seaborn as sns
from matplotlib import pyplot as plt
def main():
linnerud = load_linnerud()
x_df = pd.DataFrame(linnerud.data, columns=linnerud.feature_names)
x_df.to_csv('linnerud_Xdata.csv', sep=',', index=False, encoding='utf-8', header=True)
y_df = pd.DataFrame(linnerud.target, columns=linnerud.target_names)
xy_df = pd.concat([x_df, y_df], axis=1)
xy_df.to_csv('linnerud_XYdata.csv', sep=',', index=False, encoding='utf-8', header=True)
print(xy_df)
xy_df.describe().to_csv('linnerud_describe.csv', sep=',', index=False, encoding='utf-8', header=True)
plt.figure(num=1, dpi=100)
sns.pairplot(xy_df)
plt.savefig("Summary.png")
plt.close()
if __name__ == "__main__":
main()
●参考資料(下記リンク先の内容は'19/12/07に更新しました)
hk29.hatenablog.jp
以上
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