Python優雅地可視化數據
最近看《機器學習系統設計》...前兩章。學到了一些用Matplotlib進行數據可視化的方法。在這裡整理一下。
聲明:由於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,也就是隻能看出某一部分用法,感興趣的需要在自己的數據上學習測試。
最開始,當然還是要導入我們需要的包:
# -*- coding=utf-8 -*- from matplotlib import pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris import numpy as np import itertools
1. 畫散點圖
畫散點圖用plt.scatter(x,y)。
畫連續曲線在下一個例子中可以看到,用到了plt.plot(x,y)。
而plt.xticks(loc,label)可以自定義x軸刻度的顯示,第一個參數表示的是第二個參數label顯示的位置loc。
plt.autoscale(tight=True)可以自動調整圖像顯示的最佳化比例 。
plt.scatter(x,y) plt.title("Web traffic") plt.xlabel("Time") plt.ylabel("Hits/hour") plt.xticks([w*7*24 for w in range(10)],['week %i' %w for w in range(10)]) plt.autoscale(tight=True) plt.grid() ##plt.show()
畫出散點圖如下:
2. 多項式擬合併畫出擬合曲線
## 多項式擬合 fp2 = np.polyfit(x,y,3) f2 = np.poly1d(fp2) fx = np.linspace(0,x[-1],1000) plt.plot(fx,f2(fx),linewidth=4,color='g') ## f2.order: 函數的階數 plt.legend(["d=%i" % f2.order],loc="upper right") plt.show()
效果圖:
3. 畫多個子圖
這裡用到的是sklearn的iris_dataset(鳶尾花數據集)。
此數據集包含四列,分別是鳶尾花的四個特徵:
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
這裡首先對數據進行一定的處理,主要就是對特徵名稱進行兩兩排列組合,然後任兩個特徵一個一個做x軸另一個做y軸進行畫圖。
# -*- coding=utf-8 -*- from matplotlib import pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris import numpy as np import itertools data = load_iris() #print(data.data) #print(data.feature_names) #print(data.target) features = data['data'] feature_names = data['feature_names'] target = data['target'] labels = data['target_names'][data['target']] print(data.data) print(data.feature_names)
這裡有一個排列組合參考代碼,最後是取出了兩兩組合的情況。
排列組合的結果是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,比如第一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......所以這裡取出了第二個元素,也就是所有的兩兩組合的情況
feature_names_2 = [] #排列組合 for i in range(1,len(feature_names)+1): iter = itertools.combinations(feature_names,i) feature_names_2.append(list(iter)) print(len(feature_names_2[1])) for i in feature_names_2[1]: print(i)
下面是在for循環裡畫多個子圖的方法。對我來說,這裡需要學習的有不少。比如
for i,k in enumerate(feature_names_2[1]):
這一句老是記不住。
for t,marker,c in zip(range(3),">ox","rgb"):
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。
plt.subplot(2,3,1+i)
比如for循環中畫子圖的方法:
比如for循環的下面這用法:
plt.figure(1) for i,k in enumerate(feature_names_2[1]): index1 = feature_names.index(k[0]) index2 = feature_names.index(k[1]) plt.subplot(2,3,1+i) for t,marker,c in zip(range(3),">ox","rgb"): plt.scatter(features[target==t,index1],features[target==t,index2],marker=marker,c=c) plt.xlabel(k[0]) plt.ylabel(k[1]) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.autoscale() plt.tight_layout() plt.show()
這裡的可視化效果如下:
4. 畫水平線和垂直線
比如在上面最後一幅圖中,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)。這個時候怎麼畫呢?
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。
plt.figure(2) for t,marker,c in zip(range(3),">ox","rgb"): plt.scatter(features[target==t,3],features[target==t,2],marker=marker,c=c) plt.xlabel(feature_names[3]) plt.ylabel(feature_names[2]) # plt.xticks([]) # plt.yticks([]) plt.autoscale() plt.vlines(1.6, 0, 8, colors = "c",linewidth=4,linestyles = "dashed") plt.hlines(2.5, 0, 2.5, colors = "y",linewidth=4,linestyles = "dashed") plt.show()
此時可視化效果如下:
5. 動態畫圖
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。
plt.axis([0, 100, 0, 1]) plt.ion()for i in range(100): y = np.random.random() plt.autoscale() plt.scatter(i, y) plt.pause(0.01)
可視化效果: