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50种常用的matplotlib可视化,再也不用担心模型背着我乱跑了

发布时间:2019-01-18 10:14:00 所属栏目:教程 来源:机器之心
导读:数据分析与机器学习中常需要大量的可视化,因此才能直观了解模型背地里都干了些什么。而在可视化中,matplotlib 算得上是最常用的工具,不论是对数据有个预先的整体了解,还是可视化预测效果,matplotlib 都是不可缺失的模块。最近 Machine Learning Plus

树状图是另一个比较有用的图表,层次聚类或决策树等算法可以使用它完成优美的可视化。树形图是以树的图形表示数据或模型结构,以父层和子层的结构来组织对象,是枚举法的一种表达方式。下图展示了一种神似层次聚类算法的图表:

  1. import scipy.cluster.hierarchy as shc 
  2.  
  3. # Import Data 
  4. df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/USArrests.csv') 
  5.  
  6. # Plot 
  7. plt.figure(figsize=(16, 10), dpi= 80)   
  8. plt.title("USArrests Dendograms", fontsize=22)   
  9. dend = shc.dendrogram(shc.linkage(df[['Murder', 'Assault', 'UrbanPop', 'Rape']], method='ward'), labels=df.State.values, color_threshold=100)   
  10. plt.xticks(fontsize=12) 
  11. plt.show() 

50种常用的matplotlib可视化,再也不用担心模型背着我乱跑了

【本文是51CTO专栏机构“机器之心”的原创文章,微信公众号“机器之心( id: almosthuman2014)”】

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(编辑:核心网)

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