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最近看《機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計》…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)測試。
最開始，當(dāng)然還是要導(dǎo)入我們需要的包：
1. 畫散點圖
畫散點圖用plt.scatter(x,y)。畫連續(xù)曲線在下一個例子中可以看到，用到了plt.plot(x,y)。
plt.xticks(loc，label)可以自定義x軸刻度的顯示，***個參數(shù)表示的是第二個參數(shù)label顯示的位置loc。
plt.autoscale(tight=True)可以自動調(diào)整圖像顯示的***化比例 。
畫出散點圖如下：
2. 多項式擬合并畫出擬合曲線
## 多項式擬合
效果圖：
3. 畫多個子圖
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特征：
- sepal length (cm)——花萼長度
- sepal width (cm)——花萼寬度
- petal length (cm)——花瓣長度
- petal width (cm)——花瓣寬度
這里首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的處理，主要就是對特征名稱進(jìn)行兩兩排列組合，然后任兩個特征一個一個做x軸另一個做y軸進(jìn)行畫圖。
這里有一個排列組合參考代碼，***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，它的每一個元素包含了一個排列組合的所有情況，比如***個元素包含了所有單個元素排列組合的情況，第二個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)里畫多個子圖的方法。對我來說，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. 畫水平線和垂直線
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，這是我們需要畫出模型(一條直線)。這個時候怎么畫呢?
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。
此時可視化效果如下：
5. 動態(tài)畫圖
plt.ion()打開交互模式。plt.show()不再阻塞程序運行。
注意plt.axis()的用法。
可視化效果：
名稱欄目：優(yōu)雅的藝術(shù)之Python數(shù)據(jù)可視化
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