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一、数据可视化

data.mat

链接：https://pan.baidu.com/s/1XMi-71QzlzkGppN17AS1bw
提取码：uddg

方法一

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import scipy.io as sio

#导入数据

mat = sio.loadmat('../data.mat')
mat.keys()
data1 = pd.DataFrame(mat.get('X'), columns=['X1', 'X2'])
data1.head()

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,8))
ax.scatter(data1['X1'],data1['X2'])
plt.show()

方法二

plt.figure(figsize=(12,8))
plt.scatter(data1['X1'],data1['X2'])
plt.show()

方法三

sns.lmplot('X1', 'X2', data=data1, fit_reg=False)
plt.show()

三种方法运行结果：

方法四决策树的可视化

#首先载入类库：
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import tree
import pydotplus
import os

#接着载入sciki-learn的自带数据，有决策树拟合，得到模型：
iris = load_iris()
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(iris.data, iris.target)

#现在可以将模型存入dot文件iris.dot。
with open("./iris.dot", 'w') as f:
    f = tree.export_graphviz(clf,out_file=f)

#这时候我们有3种可视化方法，第一种是用graphviz的dot命令生成决策树的可视化文件，
#敲完这个命令后当前目录就可以看到决策树的可视化文件iris.pdf.打开可以看到决策树的模型图。

#方法4.1   注意，这个命令在命令行执行
dot -Tpdf iris.dot -o iris.pdf

#方法4.2   用pydotplus生成iris.pdf。这样就不用再命令行去专门生成pdf文件了。

import pydotplus 

dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None) 
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data) 
graph.write_pdf("iris.dots.pdf") 
os.environ['PATH'] += os.pathsep+ 'C:\Program Files (x86)\Graphviz2.38\bin'

#方法4.3   个人比较推荐的做法，因为这样可以直接把图产生在ipython的notebook。
from IPython.display import Image  
import pydotplus

dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None, 
                         feature_names=iris.feature_names,  
                         class_names=iris.target_names,  
                         filled=True, rounded=True,  
                         special_characters=True)  
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)  
Image(graph.create_png())