最近小編看《機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)》…前兩章。學(xué)到了一些用Matplotlib進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化的方法。在這里整理一下。由于本文的代碼大部分是參考書(shū)中的例子，所以不提供完整代碼，只提供示例片段，也就是只能看出某一部分用法。最開(kāi)始，當(dāng)然還是要導(dǎo)入我們需要的包：

1. 畫(huà)散點(diǎn)圖

畫(huà)散點(diǎn)圖用plt.scatter(x,y)。畫(huà)連續(xù)曲線在下一個(gè)例子中可以看到，用到了plt.plot(x,y)。

plt.xticks(loc，label)可以自定義x軸刻度的顯示，第一個(gè)參數(shù)表示的是第二個(gè)參數(shù)label顯示的位置loc。

plt.autoscale(tight=True)可以自動(dòng)調(diào)整圖像顯示的最佳化比例 。

畫(huà)出散點(diǎn)圖如下：

2. 多項(xiàng)式擬合并畫(huà)出擬合曲線

## 多項(xiàng)式擬合

效果圖：

3. 畫(huà)多個(gè)子圖

這里用到的是sklearn的iris_dataset(鳶尾花數(shù)據(jù)集)。

此數(shù)據(jù)集包含四列，分別是鳶尾花的四個(gè)特征：

• sepal length (cm)——花萼長(zhǎng)度
• sepal width (cm)——花萼寬度
• petal length (cm)——花瓣長(zhǎng)度
• petal width (cm)——花瓣寬度

這里首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的處理，主要就是對(duì)特征名稱進(jìn)行兩兩排列組合，然后任兩個(gè)特征一個(gè)一個(gè)做x軸另一個(gè)做y軸進(jìn)行畫(huà)圖。

這里有一個(gè)排列組合參考代碼，最后是取出了兩兩組合的情況。

排列組合的結(jié)果是feature_names_2包含了排列組合的所有情況，它的每一個(gè)元素包含了一個(gè)排列組合的所有情況，比如第一個(gè)元素包含了所有單個(gè)元素排列組合的情況，第二個(gè)元素包含了所有的兩兩組合的情況……所以這里取出了第二個(gè)元素，也就是所有的兩兩組合的情況

下面是在for循環(huán)里畫(huà)多個(gè)子圖的方法。對(duì)我來(lái)說(shuō)，這里需要學(xué)習(xí)的有不少。比如

for i,k in enumerate(feature_names_2[1]):這一句老是記不住。

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。

比如for循環(huán)中畫(huà)子圖的方法：plt.subplot(2,3,1+i)

比如for循環(huán)的下面這用法：for t,marker,c in zip(range(3),”>ox”,”rgb”):

這里的可視化效果如下：

4. 畫(huà)水平線和垂直線

比如在上面最后一幅圖中，找到了一種方法可以把三種鳶尾花分出來(lái)，這是我們需要畫(huà)出模型(一條直線)。這個(gè)時(shí)候怎么畫(huà)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。

此時(shí)可視化效果如下：

5. 動(dòng)態(tài)畫(huà)圖

plt.ion()打開(kāi)交互模式。plt.show()不再阻塞程序運(yùn)行。

注意plt.axis()的用法。

可視化效果：