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優(yōu)雅的藝術(shù)之Python數(shù)據(jù)可視化

開(kāi)發(fā) 后端
最近看《機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)》…前兩章。學(xué)到了一些用Matplotlib進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化的方法。在這里整理一下。

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聲明:由于本文的代碼大部分是參考書(shū)中的例子,所以不提供完整代碼,只提供示例片段,也就是只能看出某一部分用法,感興趣的需要在自己的數(shù)據(jù)上學(xué)習(xí)測(cè)試。

最開(kāi)始,當(dāng)然還是要導(dǎo)入我們需要的包: 

 

1. 畫(huà)散點(diǎn)圖

畫(huà)散點(diǎn)圖用plt.scatter(x,y)。畫(huà)連續(xù)曲線(xiàn)在下一個(gè)例子中可以看到,用到了plt.plot(x,y)。

plt.xticks(loc,label)可以自定義x軸刻度的顯示,***個(gè)參數(shù)表示的是第二個(gè)參數(shù)label顯示的位置loc。

plt.autoscale(tight=True)可以自動(dòng)調(diào)整圖像顯示的***化比例 。

 

畫(huà)出散點(diǎn)圖如下:

 

2. 多項(xiàng)式擬合并畫(huà)出擬合曲線(xiàn)

## 多項(xiàng)式擬合

 

效果圖:

 

3. 畫(huà)多個(gè)子圖

這里用到的是sklearn的iris_dataset(鳶尾花數(shù)據(jù)集)。

此數(shù)據(jù)集包含四列,分別是鳶尾花的四個(gè)特征:

  • sepal length (cm)——花萼長(zhǎng)度
  • sepal width (cm)——花萼寬度
  • petal length (cm)——花瓣長(zhǎng)度
  • petal width (cm)——花瓣寬度

這里首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的處理,主要就是對(duì)特征名稱(chēng)進(jìn)行兩兩排列組合,然后任兩個(gè)特征一個(gè)一個(gè)做x軸另一個(gè)做y軸進(jìn)行畫(huà)圖。

 

這里有一個(gè)排列組合參考代碼,***是取出了兩兩組合的情況。

排列組合的結(jié)果是feature_names_2包含了排列組合的所有情況,它的每一個(gè)元素包含了一個(gè)排列組合的所有情況,比如***個(gè)元素包含了所有單個(gè)元素排列組合的情況,第二個(gè)元素包含了所有的兩兩組合的情況……所以這里取出了第二個(gè)元素,也就是所有的兩兩組合的情況

 

下面是在for循環(huán)里畫(huà)多個(gè)子圖的方法。對(duì)我來(lái)說(shuō),這里需要學(xué)習(xí)的有不少。比如

for i,k in enumerate(feature_names_2[1]):這一句老是記不住。

比如從列表中取出某元素所在的索引的方法:index1 = feature_names.index(k[0]),也即index = list.index(element)的形式。

比如for循環(huán)中畫(huà)子圖的方法:plt.subplot(2,3,1+i)

比如for循環(huán)的下面這用法:for t,marker,c in zip(range(3),”>ox”,”rgb”):

 

這里的可視化效果如下:

 

4. 畫(huà)水平線(xiàn)和垂直線(xiàn)

比如在上面***一幅圖中,找到了一種方法可以把三種鳶尾花分出來(lái),這是我們需要畫(huà)出模型(一條直線(xiàn))。這個(gè)時(shí)候怎么畫(huà)呢?

下面需要注意的就是plt.vlines(x,y_min,y_max)和plt.hlines(y,x_min,x_max)的用法。

 

此時(shí)可視化效果如下:

 

5. 動(dòng)態(tài)畫(huà)圖

plt.ion()打開(kāi)交互模式。plt.show()不再阻塞程序運(yùn)行。

注意plt.axis()的用法。

 

可視化效果:

責(zé)任編輯:龐桂玉 來(lái)源: 馬哥Linux運(yùn)維
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