Show me how to import my threading.csv to Python, then plot the "threads" and "data" columns as a linear regression up to 1000 with test size of 10% a scatterplot and a line with matplotlib.
system
Mostre -me como importar meu threading.csv para python e, em seguida, plote as colunas "Threads" e "Data" como uma regressão linear de até 1000 com tamanho de teste de 10% em um gráfico de dispersão e uma linha com matplotlib.
user
Precisamos usar os dados de dados MatPlotlib, Scikit-Learn, Numpy e Pandas para isso.

# Importe os módulos
De dados de importação da Sklearn, linear_model
importar matplotlib
importar matplotlib.pyplot como pLT
importar numpy como np
importar pandas como PD

# Carregar o arquivo CSV
df = pd.read_csv ("threading.csv")
# Defina os valores X e Y
y = df ["threads"]
x = df ["dados"]
x = x.rehape (len (x), 1)
y = y.rehape (len (y), 1)
# Divida os dados em dados de treinamento e teste
x_train = x [:-100]
x_test = x [-100:]
y_train = y [:-100]
y_test = y [-100:]

# Plote os dados
plt.scatter (x_test, y_test)
plt.xlabel ("threads")
plt.ylabel ("dados")
plt.xticks (())
plt.yticks (())

# Treine o modelo e crie a linha de regressão
Reg = linear_model.linearregression ()
Reg.fit (x_train, y_train)
plt.plot (x_test, regred.predict (x_test))

# Mostre o enredo
plt.show ()

O código acima importa primeiro os módulos `sklearn`,` matplotlib` e `pandas`.O módulo Pandas, `pd`, é usado na primeira etapa da importação dos dados do arquivo CSV" Threading.csv ".Esses dados são usados para definir as variáveis `x` e` y`, que o método `.rehape ()` remodelará as matrizes apropriadas para treinamento e teste.Os dados são divididos em dados de treinamento e teste, `x_train`,` x_test`, `y_train` e` y_test`, com os dados de treinamento como 10% do total de dados.Os dados do teste são plotados no gráfico com `plt.sCatter ()` para um gráfico de dispersão, com rótulos para os eixos x e y.Finalmente, a função `sklearn`` linear_model.linearregression () `é usada para ajustar os dados a uma linha de regressão, que é prevista e plotada no gráfico.A linha `Plt.Show ()` exibe o gráfico final.
assistant
<|system|>
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<|user|>
Mostre -me como importar meu threading.csv para python e, em seguida, plote as colunas "Threads" e "Data" como uma regressão linear de até 1000 com tamanho de teste de 10% em um gráfico de dispersão e uma linha com matplotlib.</s>
<|assistant|>
Precisamos usar os dados de dados MatPlotlib, Scikit-Learn, Numpy e Pandas para isso.

# Importe os módulos
De dados de importação da Sklearn, linear_model
importar matplotlib
importar matplotlib.pyplot como pLT
importar numpy como np
importar pandas como PD

# Carregar o arquivo CSV
df = pd.read_csv ("threading.csv")
# Defina os valores X e Y
y = df ["threads"]
x = df ["dados"]
x = x.rehape (len (x), 1)
y = y.rehape (len (y), 1)
# Divida os dados em dados de treinamento e teste
x_train = x [:-100]
x_test = x [-100:]
y_train = y [:-100]
y_test = y [-100:]

# Plote os dados
plt.scatter (x_test, y_test)
plt.xlabel ("threads")
plt.ylabel ("dados")
plt.xticks (())
plt.yticks (())

# Treine o modelo e crie a linha de regressão
Reg = linear_model.linearregression ()
Reg.fit (x_train, y_train)
plt.plot (x_test, regred.predict (x_test))

# Mostre o enredo
plt.show ()

O código acima importa primeiro os módulos `sklearn`,` matplotlib` e `pandas`.O módulo Pandas, `pd`, é usado na primeira etapa da importação dos dados do arquivo CSV" Threading.csv ".Esses dados são usados para definir as variáveis `x` e` y`, que o método `.rehape ()` remodelará as matrizes apropriadas para treinamento e teste.Os dados são divididos em dados de treinamento e teste, `x_train`,` x_test`, `y_train` e` y_test`, com os dados de treinamento como 10% do total de dados.Os dados do teste são plotados no gráfico com `plt.sCatter ()` para um gráfico de dispersão, com rótulos para os eixos x e y.Finalmente, a função `sklearn`` linear_model.linearregression () `é usada para ajustar os dados a uma linha de regressão, que é prevista e plotada no gráfico.A linha `Plt.Show ()` exibe o gráfico final.</s>
