import tkinter as tk from tkinter import ttk import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt

加载数据集

data = pd.read_csv('性别分类数据集0.csv')

创建主窗口

root = tk.Tk() root.title('数据可视化') root.geometry('800x600')

创建下拉列表选择性别

gender_label = ttk.Label(root, text='请选择性别') gender_label.pack(pady=10) gender_var = tk.StringVar(value='1') gender_combobox = ttk.Combobox(root, textvariable=gender_var, values=['男', '女']) gender_combobox.pack()

创建下拉列表选择特征

feature_label = ttk.Label(root, text='请选择图的特征') feature_label.pack(pady=10) feature_var = tk.StringVar(value='forehead_width_cm') feature_combobox = ttk.Combobox(root, textvariable=feature_var, values=['forehead_width_cm', 'forehead_height_cm', 'long_hair', 'nose_wide', 'nose_long', 'lips_thin', 'distance_nose_to_lip_long']) feature_combobox.pack()

创建画布

canvas = tk.Canvas(root, width=600, height=400) canvas.pack(pady=20)

定义更新图的函数

def update_plot(): # 获取选择的性别和特征 gender = int(gender_var.get() == '男') feature = feature_var.get()

# 根据选择的特征绘制不同的图形
if feature in ['forehead_width_cm', 'forehead_height_cm']:
    # 绘制散点图
    plt.scatter(data[data['gender'] == gender][feature], data[data['gender'] == gender]['face_width_cm'])  # 假设数据集中存在 'face_width_cm' 列,如果没有则需要添加或修改代码
    plt.xlabel(feature)
    plt.ylabel('face_width_cm')
    plt.title(f'{feature} vs. face_width_cm ({gender})')
else:
    # 绘制柱状图
    plt.bar([0, 1], [data[(data['gender'] == gender) & (data[feature] == 0)].shape[0], data[(data['gender'] == gender) & (data[feature] == 1)].shape[0]])
    plt.xticks([0, 1], ['0', '1'])
    plt.xlabel(feature)
    plt.ylabel('count')
    plt.title(f'{feature} ({gender})')

# 清空画布并绘制新图
canvas.delete('all')
canvas.create_rectangle(0, 0, canvas.winfo_width(), canvas.winfo_height(), fill='white')
canvas.create_image(canvas.winfo_width() / 2, canvas.winfo_height() / 2, image=tk.PhotoImage(file='temp.png'))

# 保存图像
plt.savefig('temp.png')

创建按钮,并绑定更新图的函数

update_button = ttk.Button(root, text='更新图', command=update_plot) update_button.pack(pady=10)

运行主循环

root.mainloop()

使用 Tkinter 和 Matplotlib 可视化性别分类数据集

原文地址: https://www.cveoy.top/t/topic/ozXK 著作权归作者所有。请勿转载和采集!

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