【机器学习】matplotlib基础

【机器学习】matplotlib基础

曲线图

通过画图来学习对应的语法，简单的正余弦函数来

具体作用写在备注里代码直接可以用复习！

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0,10,100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y)
cosy = np.cos(x)
plt.plot(x,cosy,color = "red",linestyle = "--")
#这里color可以用来设置颜色，同时使用数值也可以完成颜色的设置，linestyle可以设置曲线的风格
plt.xlim(-5,15 )
#设置纵坐标的长度
plt.ylim(0,1.5)
#设置横坐标的长度
plt.axis([-1,11,-2,2])
#这里如果想要横纵坐标都进行设置可以采用axis
plt.show()
#这个是对于图标的展示！

补充一波基础操作。

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0,10,100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y,label="sin(x)")
cosy = np.cos(x)
plt.plot(x,cosy,color = "red",linestyle = "--",label="cos(y)")
# plt.xlim(-5,15 )
# plt.ylim(0,1.5)
plt.axis([-1,11,-2,2])
plt.xlabel("x轴")
plt.ylabel("y轴")
#这里给横纵坐标
plt.legend()
#创建上面，标签的小窗口
plt.title("Welcome to the Ml World")
#写出表的标题
plt.show()

散点图

这里简单的语法，标注在代码中了。

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#大部分与曲线图相同
x = np.linspace(0,10,100)
siny = np.sin(x)
cosy = np.cos(x)
plt.scatter(x,siny,color="red",label="sin(x)")
plt.scatter(x,cosy,label="cos(x)")
plt.legend()
#传的参数是一样的
plt.show()

随机生成01之间的随机数100个然后再散点图中表示出来！

x1 = np.random.normal(0,1,100)
y1 = np.random.normal(0,1,100)
plt.scatter(x1,y1,alpha=0.5)
#这样alpha将数据透明化，这样可显示出正态分布
plt.show()

读数据和简单的数据探索

iris里面里面的关键词有下列

iris.data是一个矩阵150*4的矩阵

featur_names属性里面有四个长宽（萼片，花瓣），都表示的是上面150*4矩阵的。

tatget里面是012矩阵构成的

tatget_name这里表示012三个数分别对应的鸢尾花类型

使用上述模块和方法展示鸢尾花的散点图分布

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
x = iris.data[:,:2]
# plt.scatter(x[:,0],x[:,1])
#这里文字说明就不注明了
y = iris.target
plt.scatter(x[y==0,0],x[y==0,1],color = "red",marker="x")
plt.scatter(x[y==1,0],x[y==1,1],color = "blue",marker="+")
plt.scatter(x[y==2,0],x[y==2,1],color = "green",marker="*")
plt.show()
#从另外两个维度来观察鸢尾花的分布情况
x = iris.data[:,2:]
y = iris.target
plt.scatter(x[y==0,0],x[y==0,1],color = "red",marker="x")
plt.scatter(x[y==1,0],x[y==1,1],color = "blue",marker="+")
plt.scatter(x[y==2,0],x[y==2,1],color = "green",marker="*")
plt.show()

所表示的结果为

如果将散点图中所有的点全部换成特定格式，方便观察！

这里在观察三四列两列数据来观察鸢尾花的分布

如果将散点图中所有的点全部换成特定格式，方便观察！

这里在观察三四列两列数据来观察鸢尾花的分布

[外链图片转存中…(img-8QR68m5s-1604743750930)]

通过观察花瓣的长和宽可以很好地区分编号为0的鸢尾花。这样对数据进行可视化，让数据更好地展现给读者，其实数据是在思维的空间中。这也是机器学习中简单的一种分类任务。