波士頓房價數據集可視化

 

 

 

 

 

 

 

import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
import numpy as np

# 調用數據
boston_house = tf.keras.datasets.boston_housing
(train_x, train_y), (test_x, test_y) = boston_house.load_data(test_split=0.1)

# 開始繪圖
plt.rcParams["font.family"] = 'SimHei'  # 將字體改為中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 設置了中文字體默認后，坐標的"-"號無法顯示，設置這個參數就可以避免
plt.figure(figsize=(16, 10))  # 設置繪圖尺寸

for i in range(13):
    plt.subplot(4, 4, (i + 1))
    plt.scatter(train_x[:, i], train_y, 5)
    # plt.scatter(train_x[:,5],train_y)           # 繪制散點圖，只取x數據的第6列（房間數目數據）
    plt.xlabel('x[{}]'.format(i), fontsize=10)  # 設置x軸標簽文本
    plt.ylabel('房價', fontsize=10)
    plt.title('波士頓房價與x[{}]關系'.format(i), fontsize=10)  # 設置圖標題

plt.tight_layout(rect=[0,0,1,0.9])                                   #   優化子圖與總標題的位置，防止重疊
plt.suptitle('各屬性與房價的關系', x=0.5, y=1, fontsize=20)          #   設置總標題

plt.show()