Рубрики
Без рубрики

Как я изучаю машину обучения – неделя 5: Python и Matplotlib (часть одна)

Мы знаем о пандах и Numpy и после Matplotlib, мы узнаем ядро машинного обучения; PRI … Теги с Python, машинным обучением, AI, программированием.

Мы знаем о пандах и Numpy и после Matplotlib, мы узнаем Core машинного обучения; Предварительные знания, необходимые для того, чтобы сделать на самом деле хороший проект и как эти три библиотеки совпадают так много вместе, так что давайте погрузимся!

Оглавление:

  • Импорт MatPlotlib
  • 3 способа сделать сюжет
  • Рисунок против Сюжет
  • Сделать разброс
  • Сделать бар
  • Сделать график гистограммы
  • Сделать фигуру с участками в нем
    • – второй способ сделать фигуру
  • Последние мысли

Импорт MatPlotlib

Чтобы получить максимум от Matplotlib, мы не можем просто импортировать его, мы должны сначала добавить специальную строку:

% Matplotlib Inline будет отображать сюжет или Рисунок (Подробнее), в нашу ноутбук, без у нас будет просто серию модных чисел в качестве вывода.

Основная функция в Matplotlib является сюжет и используется для отображения простого графика X и Y:

Чтобы не увидеть квадратные скобки или любую другую дополнительную строку, мы положили «;» в конце:

Но мы собираемся делать больше, чем создавать графики пустоты, поэтому давайте увидим практический пример графика:

3 способа сделать сюжет

В Matplotlib есть различные способы сделать сюжет, и у каждого есть конкретные цели, но рекомендуемый метод является наиболее простым:

plt.plot(x, y)

что мы уже видели. Второй метод заставляет вас писать:

ax = plt.subplot()
ax.plot(x, y)

Так что вы можете отобразить несколько фигур на одном графике. Третий метод будет похож на:

figure = plt.figure()
axes = fig.add_axes ([5, 10, 15, 20])
ax.plot (x, y)
plt.show()

Все это приведет к тому же результатам на данный момент. Первый и второй метод позжет вместе, чтобы создать мощные и очень настраиваемые участки. Если вы хотите прочитать больше о них, вы можете увидеть [этот вопрос Stackoverflow]. ( https://stackovflow.com/questions/37970424/what-is-de-difference-betwendweated-drawing-plots-us-plot-axs-figure-in-matpl )

Рисунок против Сюжет

Есть важное различие, чтобы знать в Matplotlib: разница между сюжет и а фигура . Сюжет – это просто график, который отображает данные, а рисунок – это контейнер сюжета. Таким образом, можно иметь больше участков на той же цифре при настройке сингулярного сюжета. Все это обобщено изображением, сделанным Даниэль Бурке за его курс на ноль, чтобы овладеть.

источник

Здесь мы можем представить Объектно-ориентированные Метод фактически создания участков и подломов. Наиболее распространенная линия, которую вы увидите онлайн, будут похожи на:

fig, ax = plt.subplots()

Здесь мы создаем Рисунок и Ось объект . Ось – это холст, где вы можете поставить и настроить все ваши данные, и каждая ось может принадлежать только к одной цифре. Мы называем подломы функция на двух объектах, потому что она возвращает кортеж может содержать один или несколько участков фигуры. Теперь мы можем назвать функцию сюжета на объекте топора :

ax.plot(x, y)

И это отобразит тот же график, который мы видели ранее, разница в том, что теперь это настраивается:

ax.set(title = "example plot", xlabel = "x_axis", ylabel = "y_axis")

И с этими командами мы создали нашу фигуру с участком внутри него; Но важная функция, которая приходит в конце проекта, это SaveFig. :

fig.savefig("images/example-figure.png")

Обычно это происходит через различные шаги, но теперь вы увидите его всего за один укус, чтобы все можно было быть понятно:

Сделать разброс

Теперь, когда мы знаем достаточно фундаментов Matplotlib, мы можем начать делать настоящие цифры. Первый мы увидим, это рассеиватель графика Отказ Мы будем использовать Linspace Функция для создания массива. Он возвращает равномерно разнесенные номера за указанный интервал. 50 по умолчанию:

Обратите внимание, что вы можете увидеть только первые 10, используя [: 10] или все, что вы хотите.

Сделать еще один сюжет, мы должны снова инициализировать рисунок и сюжет, чтобы избежать ошибок:

Вместо того, чтобы положить в y экспоненциальное из X, мы могли бы набрать AX.SCatter (x, np.exp (x)) Но я предпочел сделать этот способ быть более ясным.

Сделать бар

Изготовление барного участка в Matplotlib – отличный способ узнать, что мы можем сделать сюжет из словаря:

Сделать график гистограммы

Лучший способ объяснить гистограмму через Ранн Функция, которая генерирует Нормальное распределение случайных чисел. Следующий пример похож на один в Документация Но более прямой и проще:

Сделать фигуру с участками в нем

Ранее мы говорили, что фигура – это Контейнер Для участков и теперь мы увидим, как это сделать.

Для создания фигуры есть два варианта. Тот, который вы увидите, это то, что я нахожу более читабельным и обычно является хорошей практикой в программировании.

Прежде всего, мы определяем все значения наших участков, так что все может быть более понятно:

np.random.seed(100)
x_first_plot = [5, 10, 100, 200]
y_first_plot = [3, 6, 60, 120]

x_second_plot = np.random.random(15)
y_second_plot = np.random.random(15)

#third plot
new_car_prices = { "Honda civic": 32000,
               "BMW": 45000,
               "Ferrari": 80000}

x_fourth_plot = np.random.randn(100)

После объявления всех наших данных мы нажмем Shift + Enter и начните создание рисунка. На первой строке, которую мы увидим:

figure, ((first_plot, second_plot), (third_plot, fourth_plot)) = plt.subplots(nrows = 2, ncols = 2, figsize = (12, 6))

Здесь мы объявляем фигуру и ось. Каждая ось – это один сюжет. подломы Рисунок возвращает кортеж С двумя значениями: рисунок и участки, поэтому для создания показателя мы должны пройти в функцию определенные значения. В этом случае мы хотим, чтобы фигура с 2 строками »), два столбца«) и фигура, которая имеет размер 8 как ширина, так и 4 в качестве высоты («на фиг.3]). Значения размера фигуры являются произвольными и определят размер изображение Это будет фигура.

Теперь, когда мы объявили всю нашу ось, мы можем настроить всех из них:

first_plot.plot(x_first_plot, y_first_plot);
second_plot.scatter(x_second_plot, y_second_plot);
third_plot.set(title= "car seller prices", ylabel="price ($)");
third_plot.bar(new_car_prices.keys(), new_car_prices.values());
fourth_plot.hist(x_fourth_plot);

Теперь, когда мы сделали все, что мы можем увидеть окончательные результаты:

В реальном случае у нас была бы большая фигура, здесь маленькая, чтобы поставить все это на скриншоту.

И после всего этого мы сделаем изображение этого, чтобы конечный продукт может быть похож на:

Второй способ сделать рисунок

Второй способ сделать фигуру, которая менее используется, но все же важно знать, заключается в том, чтобы сделать только график матрицы/матрицы и использовать его индексы, чтобы относиться к различным участке. На практике это выглядит:

figure, plot = plt.subplots(nrows = 2, 
                            ncols = 2,
                            figsize = (15, 10))

plot[0, 0].plot(x_first_plot, y_first_plot);
plot[0, 1].scatter(x_second_plot, y_second_plot);
plot[1, 0].set(title= "car seller prices", ylabel="price ($)");
plot[1, 0].bar(new_car_prices.keys(), new_car_prices.values());
plot[1, 1].hist(x_fourth_plot);

Это даст те же результаты, которые мы уже видели.

Последние мысли

Сегодня мы видели Основы matplotlib. На следующей неделе мы увидим, как все это идет вместе с панда и numpy Отказ Если у вас есть какие-либо сомнения, не стесняйтесь оставить комментарий.

Оригинал: “https://dev.to/gabrieleboccarusso/how-i-am-learning-machine-learning-week-5-python-and-matplotlib-part-one-2664”