一、可视化方法 条形图 饼图 箱线图(箱型图) 气泡图 直方图 核密度估计(KDE)图 线面图 网络图 散点图 树状图 小提琴图 方形图 三维图 二、交互式工具 Ipython、Ipython notebook Plotly ...
背景介绍 从学sklearn时,除了算法的坎要过,还得学习matplotlib可视化,对我的实践应用而言,可视化更重要一些,然而matplotlib的易用性和美观性确实不敢恭维。陆续使用过plotly seaborn,最终定格在了Bokeh,因为它可以与Flask完美的结合,数据看板的开发难度降低了很多。 前阵子看到这个库可以较为便捷的实现数据探索,今天得空打算学习一下。原本访问的是英文文档,结果 ...
2019-08-20 16:49 0 389 推荐指数:
一、可视化方法 条形图 饼图 箱线图(箱型图) 气泡图 直方图 核密度估计(KDE)图 线面图 网络图 散点图 树状图 小提琴图 方形图 三维图 二、交互式工具 Ipython、Ipython notebook Plotly ...
现在每天产生的数据都是海量的,这些数据中既有高质量的也有很多垃圾,如何从这些海量的数据中洞察出这些数据的内在联系是我们机器学习的核心内容。如果光把数据丢在大家的面前,咱们肯定是无感的,无法获取这些数据的意义。为了能够更加直观的了解这些数据的一些特征,例如数据的分布情况,数据的趋势和走势,数据之间 ...
digits是一个手写数字的数据集,我们可以使用Python的数据可视化库,比如matplotlib,来查看这些手写数字图像。 示例 显示digits.images中的手写数字图像。 输出 我们也可以使用digits.target中的目标值标记digits.images ...
主成分分析(PCA)是一种常用于减少大数据集维数的降维方法,把大变量集转换为仍包含大变量集中大部分信息的较小变量集。 减少数据集的变量数量,自然是以牺牲精度为代价的,降维的好处是以略低的精度换取简便。因为较小的数据集更易于探索和可视化,并且使机器学习算法更容易和更快地分析数据,而不需处理无关变量 ...
0.鸢尾花数据集 鸢尾花数据集作为入门经典数据集。Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性。可通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度 ...
安装matplotlib和seaborn https://blog.csdn.net/Jia_jinjin/article/details/80428598 seaborn pairplot:特征两两对比 参数说明: data:数据。 g = sns.pairplot(data ...
本系列文章转载自关于如何解释机器学习的一些方法。本篇主要介绍了几种可视化数据及模型结果的方法。 到现在你可能听说过种种奇闻轶事,比如机器学习算法通过利用大数据能够预测某位慈善家是否会捐款给基金会啦,预测一个在新生儿重症病房的婴儿是否会罹患败血症啦,或者预测一位消费者是否会点击一个 ...
1. 安装和文档 官方文档 为了方便显示图像,还使用了ipython qtconsole方便显示。具体怎么弄网上搜一下就很多教程了。 pyplot模块是提供操作matplotlib库的经典Python接口。 2. 初探pyplot plot()的参数表 ...