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Python
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from io import BytesIO
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import pandas as pd
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from matplotlib import rcParams
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from sklearn.decomposition import PCA
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import matplotlib.pyplot as plt
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# 设置中文字体
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rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体为宋体
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rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号
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# PCA函数并绘制前两个主成分的散点图，带标签
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def plot_pca_scatter(df, labels=None):
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# 如果 labels 为 None，则默认使用 DataFrame 的行名
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if labels is None:
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labels = df.index
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# 判断输入的数据行数是否只有一行
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if df.shape[0] == 1:
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plt.figure(figsize=(8, 6))
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plt.text(0.5, 0.5, '无法对单个样本进行主成分分析。', fontsize=16, ha='center', va='center')
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plt.title("主成分分析 结果", fontsize=16)
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plt.xlabel('')
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plt.ylabel('')
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# 将图像保存到字节流中
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img_bytes = BytesIO()
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plt.savefig(img_bytes, format='png')
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# 设置字节流的位置到开始
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img_bytes.seek(0)
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# 输出图像
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plt.close()
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return img_bytes
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# 进行PCA
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pca = PCA(n_components=2)
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pca_result = pca.fit_transform(df)
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# 将PCA结果转换为DataFrame
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pca_df = pd.DataFrame(pca_result, columns=['主成分 1', '主成分 2'])
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# 绘制前两个主成分的散点图
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plt.figure(figsize=(8, 6))
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plt.scatter(pca_df['主成分 1'], pca_df['主成分 2'], color='b', label='样本点')
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plt.title("主成分分析 前两主成分散点图", fontsize=16)
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plt.xlabel('主成分 1', fontsize=12)
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plt.ylabel('主成分 2', fontsize=12)
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plt.grid(True)
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# 在点旁边添加标签
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for i, label in enumerate(labels):
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plt.text(pca_df['主成分 1'][i] + 0.02, pca_df['主成分 2'][i] + 0.02, label, fontsize=9)
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# 将图像保存到字节流中
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img_bytes = BytesIO()
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plt.savefig(img_bytes, format='png')
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# 设置字节流的位置到开始
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img_bytes.seek(0)
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# 输出图像
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plt.close()
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return img_bytes
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# 示例用法
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if __name__ == '__main__':
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# 一个行名为样本名，列名为指标名的pd.dataframe
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data = pd.read_csv('./radartest.csv', index_col=0)
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# 生成散点图，带上标签
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plot_pca_scatter(data, labels=data.index)
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