Repaso: estados de ánimo de listas de reproducción

Parte de la sección Aprendizaje no supervisado del Journey de Machine Learning de Coddy. Lección 42 de 51.

Desafío

Intermedio

Las 98 canciones de tu lista de reproducción están en songs.csv. Ordénalas por estados de ánimo; el gráfico ya está preparado.

Escala las cuatro características y agrupa las canciones en 4 grupos.
Nombra cada grupo según la energía y la valencia medias: si ambas son 0.5 o más, happy; solo energía, tense; solo valencia, calm; ninguna, sad.
De mayor a menor, imprime el tamaño de cada estado de ánimo y su himno: la canción más cercana a su centro.
Representa la valencia en el eje horizontal y la energía en el vertical, con un grupo por estado de ánimo y su nombre como etiqueta; muestra la leyenda y el gráfico.

Para la primera lista de reproducción del capítulo:

happy: 26 songs, anthem Lucky Avenue
tense: 22 songs, anthem Midnight Highway
sad: 17 songs, anthem Grey Bridges
calm: 15 songs, anthem Soft Window

y su gráfico:

Otra lista de reproducción con 80 canciones titulada Playlist Moods, valencia en el eje horizontal y energía en el vertical, con cuatro grupos etiquetados: tense arriba a la izquierda, happy arriba a la derecha, sad abajo a la izquierda, calm abajo a la derecha

Después, Coddy describirá la tuya.

Pruébalo tú mismo

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans

# Una fila por canción: energía y valencia (0 triste a 1 feliz) de 0 a 1, tempo, carácter acústico
songs = pd.read_csv("songs.csv")
features = ["energy", "valence", "tempo_bpm", "acousticness"]

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_title("Playlist Moods")
ax.set_xlabel("Valence (sad to happy)")
ax.set_ylabel("Energy")

# Escribe tu código a continuación