pyplot

机器学习是一项经验技能，经验越多越好。在项目建立的过程中，实践是掌握机器学习的最佳手段。在实践过程中，通过实际操作加深对分类和回归问题的每一个步骤的理解，达到学习机器学习的目的。 预测模型项目模板 不能只通过阅读来掌握机器学习的技能，需要进行大量的练习。本文将介绍一个通用的机器学习的项目模板，创建这个模板总共有六个步骤。通过本文将学到： 端到端地预测（分类与回归）模型的项目结构。 如何将前面学到的内容引入到项目中。 如何通过这个项目模板来得到一个高准确度的模板。 机器学习是针对数据进行自动挖掘，找出数据的内在规律，并应用这个规律来预测新数据，如图19-1所示。 图19-1 在项目中实践机器学习 端到端地解决机器学习的问题是非常重要的。可以学习机器学习的知识，可以实践机器学习的某个方面，但是只有针对某一个问题，从问题定义开始到模型部署为止，通过实践机器学习的各个方面，才能真正掌握并应用机器学习来解决实际问题。 在部署一个项目时，全程参与到项目中可以更加深入地思考如何使用模型，以及勇于尝试用机器学习解决问题的各个方面，而不仅仅是参与到自己感兴趣或擅长的方面。一个很好的实践机器学习项目的方法是，使用从 UCI机器学习仓库（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html） 获取的数据集开启一个机器学习项目。如果从一个数据集开始实践机器学习

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np cm1 = plt.cm.get_cmap('RdYlBu') cm2 = plt.cm.get_cmap('RdYlBu_r') # RdYlBu_r末尾加r表示颜色取反 x=np.random.randn(50) y=np.random.randn(50) plt.figure() plt.subplot(1,2,1) sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1) plt.colorbar(sc1) plt.subplot(1,2,2) sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2) plt.colorbar(sc2) plt.show() import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np cm1 = plt.cm.get_cmap('Accent') cm2 = plt.cm.get_cmap('Accent_r') # Accent_r末尾加r表示颜色取反 x=np.random.randn(50) y=np.random.randn(50) plt.figure() plt.subplot(1,2,1) sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)

今日依旧无事，不想搞毕设。 无聊的人想法多，今日就想到把一只 Super Mario 在终端中输出。 具体做法十分「老土」，就是玩字符画那一套，但我这次想把这个字符串输出成彩色的。 准备工作 第一步当然是把图片转换为 24 位的位图，即 bmp 格式的图片，使用 Windows 自带的画图工具即可。 Aside 之所以叫 24 位图，是因为在这种格式的图片中，一个像素由三个整数 (R, G, B) 表示，每个整数均为 8 bit 的整型。R 是 Red，G 是 Green，B 是 Blue，光学三原色是也。 这样使用合适的库打开某个图片，访问 image[i][j] 就可以获得一个三元组 (R, G, B) ，后面的事情就是对这些三元组进行操作输出到终端。也就是说，一个彩色图片可以等价于一个三维数组 image[m][n][3] 。 打开图片 from PIL import Image image = Image.open(os.sys.argv[1]) image = image.resize((int(80), int(80)), Image.ANTIALIAS) # 可以通过 resize 调整高度和宽度 获取一个像素点 image.getpixel(i,j) 预处理为可操作的 list 类型 rgb_data = parse_image(image) def parse

　　最近在看《Python数据分析》这本书，而自己写代码一直用的是Pycharm，在练习的时候就碰到了plot()绘图不能显示出来的问题。网上翻了一下找到知乎上一篇回答，试了一下好像不行，而且答住提供的“from pylab import *”的方法也不太符合编程规范，最后在Stackoverflow找到了想要的答案，特在此分析一下给大家： 以下是 有问题的代码，不能绘图成功 ： import pandas as pd from numpy import * import matplotlib.pyplot as plt ts = pd.Series(random.randn(1000), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000)) ts = ts.cumsum() ts.plot() 解决方案是：导入matplotlib.pyplot库，绘图后再调用matplotlib.pyplot.show()方法就能把绘制的图显示出来了！ 如下（注：后面发现此方法在知乎上那篇问答的评论区有人提供了）： import pandas as pd from numpy import * import matplotlib.pyplot as plt ts = pd.Series(random.randn(1000), index=pd.date

今天整理下matplotlib常用到的图形 matplotlib 引入matplotlib包：import matplotlib.pyplot as plt 将图片内嵌在交互窗口，而不是弹出一个图片窗口 %matplotlib inline #notebook模式下 %pylab inline #ipython模式下 matplotlib官方文档 matplotlib官方文档：http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html​ pyplot的api http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot 散点图（plt.scatter） %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 #rand 均匀分布和 randn高斯分布 x=np.random.randn(1,1000) y=np.random.randn(1,1000) T=np.arctan2(x,y) plt.scatter(x,y,c=T,s=25,alpha=0.5,marker='o'

# 这个项目是针对鸢尾花(Iris Flower）进行分类的一个项目，数据集是含鸢尾花的三个亚属的分类信息 # 通过机器学习算法生成一个模型，自动分类新数据到这个三个亚属的某一个中 # 该数据集的特点： # 1.所有特征数据都是数字，不考虑如何导入和处理数据 # 2.这是一个分类问题，可以很方便地通过有监督地通过有监督学习算法来解决问题 # 3.这是一个多分类问题，也许需要一些特殊处理 # 4.所有的特征的数值采用相同的单位，不需要进行尺度的转换 # 导入类库 from pandas import read_csv from pandas.plotting import scatter_matrix from matplotlib import pyplot from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics

参考官方文档： https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.hist.html#matplotlib.pyplot.hist matplot.pyplot.hist(x, bins=None, range=None, density=None, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype='bar', align='mid', orientation='vertical', rwidth=None, log=False, color=None, label=None, stacked=False, normed=None, *, data=None, **kwargs) 返回元组(frequency, bins, patches)。 注：本文将bin译为柱子以帮助理解。 参数： x：数组或（允许长度不等的）数组序列； bins：整数值或序列。如果bins为整数值，则bins为柱子个数，根据数据的取值范围和柱子个数bins计算每个柱子的范围值，柱宽=(x.max()-x.min())/bins。例：数据取值为[1,2,3,4,5,6]，bins=6，柱宽=0.8333...，则每个柱子的范围分别为：[1,1.83), [1.83,2.66)...，[5.17

subplot函数 subplot(2, 3, 4)，函数表示在当前的两行三列的窗口的第四个位置上，添加一个窗口，见示例代码如下 import cv2 import numpy as np import matplotlib . pyplot as plt img = cv2 . imread ( '../data/1.jpg' , 0 ) plt . figure ( 'original' ) plt . subplot ( 2 , 3 , 4 ) plt . hist ( img . ravel ( ) , 256 ) plt . subplot ( 231 ) # 如果行数和列数不大于10，可以省略行数和列数和窗口序号的逗号 plt . hist ( img . ravel ( ) , 256 ) plt . show ( ) imshow函数 该函数有两个参数，第一个参数是图像信息，可以是各种形式的数值 第二个参数表示色彩空间，默认值是null，默认使用RGB(A)色彩空间 代码示例如下 import cv2 import numpy as np import matplotlib . pyplot as plt img_bgr = cv2 . imread ( '../data/1.jpg' , 0 ) img_rgb = cv2 . cvtColor ( img_bgr

为什么使用matplotlib matplotlib是python中一款功能非常强大的绘图组件，可以根据给定的数据绘制出多种不同的形状，比如直方图、条形图、柱状图、散点图等，就像前端的echart那样，可以将分析后的数据使用形状展示出来，通过图形更加直观的展现出数据内在的规律和趋势 matplotlib通常是数据分析的最后一环，通过python其他的工具对数据进行处理之后，再使用matplotlib对数据绘图 总结来说，matplotlib的作用如下 1.能将数据进行可视化,更直观的呈现 2.使数据更加客观、更具说服力 matplotlib环境安装 matplotlib直接可以使用pip命令即可完成安装，但是个人在安装的时候发现非常慢，因此建议使用豆瓣源的镜像地址安装，执行如下几行命令即可 pip install matplotlib - i http : / / pypi . douban . com / simple -- trusted - host pypi . douban . com pip install numpy - i http : / / pypi . douban . com / simple -- trusted - host pypi . douban . com pip install pandas - i http : / / pypi .

《Python数据可视化编程实战》 绘制并定制化图表 3.1 柱状图、线形图、堆积柱状图 from matplotlib.pyplot import * x = [1,2,3,4,5,6] y = [3,4,6,7,3,2] #create new figure figure() #线 subplot(2,3,1) plot(x,y) #柱状图 subplot(2,3,2) bar(x,y) #水平柱状图 subplot(2,3,3) barh(x,y) #叠加柱状图 subplot(2,3,4) bar(x,y) y1=[2,3,4,5,6,7] bar(x,y1,bottom=y,color='r') #箱线图 subplot(2,3,5) boxplot(x) #散点图 subplot(2,3,6) scatter(x,y) show() 3.2 箱线图和直方图 from matplotlib.pyplot import * figure() dataset = [1,3,5,7,8,3,4,5,6,7,1,2,34,3,4,4,5,6,3,2,2,3,4,5,6,7,4,3] subplot(1,2,1) boxplot(dataset, vert=False) subplot(1,2,2) #直方图 hist(dataset) show() 3.3 正弦余弦及图标