一、图形保持 hold on：开启图形保持 hold off：关闭图形保持 hold：两种模式进行切换 ? 二、图形窗口分割 子图：同一图形窗口中的不同坐标系下的图形。...格式二： bar(x,y,style) 其中，x用于存储横坐标，y存储数据，y的行数必须与x的长度相同。 ? 四、直方图 绘制直方图的函数有两个，hist函数与rose函数。...五、randn函数 randn函数用于产生标准的正态分布的随机数或矩阵的函数，randn（m，n）返回一个m*n的随机项的矩阵 六、扇形图 pie函数 扇形图反映一个分量在总数量中占的比重 格式：pie...当参数x、y、z为同型矩阵时，以x、y、z的列元素为坐标绘制曲线，曲线的条数等于矩阵的列数。 当参数x、y、z中有向量，也有矩阵时，向量的长度要等同于矩阵的长度。 example1：绘制一条折线 ?...在fplot3函数中，可以指定曲线的线型、颜色和数据点标记 ?
异常检测简介 离群值是在给定数据集中，与其他数据点显著不同的数据点。 异常检测是找出数据中离群值（和大多数数据点显著不同的数据点）的过程。...和数据集中「正常」的点相比，要隔离的异常值所需的随机分区更少，因此异常值是树中路径更短的点，路径长度是从根节点经过的边数。 用孤立森林，不仅可以更快地检测异常，还需要更少的内存。...数据集表头。 为了更好地了解数据，将工资数据绘制成小提琴图，如下图所示。小提琴图是一种绘制数值数据的方法。...类似的，可以对训练后的模型调用 predict() 函数，并传入工资作为参数，找到异常列的值。 将这两列添加到数据框 df 中。添加完这两列后，查看数据框。...根据这一信息，将预测的异常（本例中是两个数据点）打印如下。
使用k-medoids聚类绘制一个图表，显示该数据的四个聚类。 使用k均值聚类绘制四簇图。 比较两个图，以评论两种方法的结果如何不同。... km.res 变量中： 将所有数据点的成对距离矩阵存储在 pair_dis 变量中： 计算数据集中每个点的轮廓分数： 绘制轮廓分数图： 输出如下： 图：每个群集中每个点的轮廓分数用单个条形表示...将数据集的前两列（长度和宽度）放在 iris_data 变量中： 导入 库 绘制轮廓分数与簇数（最多20个）的图形： 注意 在第二个参数中，可以将k-means更改为k-medoids或任何其他类型的聚类...将虹膜数据集的前两列（隔片长度和隔片宽度）放在 iris_data 变量中： 导入 库 绘制WSS与群集数量的图表 输出如下： 图：WSS与群集数量 在前面的图形中，我们可以将图形的肘部选择为...用轮廓分数计算k均值聚类的最佳聚类数。 用WSS分数计算k均值聚类的最佳聚类数。 使用Gap统计量计算k均值聚类的最佳聚类数。
本文内容包括： 介绍异常检测； 异常检测的用例； 孤立森林是什么； 用孤立森林进行异常检测； 用 Python 实现。 异常检测简介 离群值是在给定数据集中，与其他数据点显著不同的数据点。...异常检测是找出数据中离群值（和大多数数据点显著不同的数据点）的过程。 真实世界中的大型数据集的模式可能非常复杂，很难通过查看数据就发现其模式。这就是为什么异常检测的研究是机器学习中极其重要的应用。...和数据集中「正常」的点相比，要隔离的异常值所需的随机分区更少，因此异常值是树中路径更短的点，路径长度是从根节点经过的边数。 用孤立森林，不仅可以更快地检测异常，还需要更少的内存。...类似的，可以对训练后的模型调用 predict() 函数，并传入工资作为参数，找到异常列的值。 将这两列添加到数据框 df 中。添加完这两列后，查看数据框。...打印异常 为了打印数据中预测得到的异常，在添加分数列和异常列后要分析数据。如前文所述，预测的异常在预测列中的值为 -1，分数为负数。根据这一信息，将预测的异常（本例中是两个数据点）打印如下。
它以数据点之间的相似性作为输入，并根据一定的标准确定范例。在数据点之间交换消息，直到获得一组高质量的范例。...与k-means或k-medoids等聚类算法不同，传播在运行算法之前不需要确定或估计簇的数量。 公式详解 我们使用下面的数据集，来介绍算法的工作原理。...，但是这两个参数其实是原有的聚类“数量”控制的变体： Preference：数据点i的参考度称为p(i)或s(i,i)，是指点i作为聚类中心的参考度，聚类的数量受到参考度p的影响,如果认为每个数据点都有可能作为聚类中心...如果取输入的相似度的均值作为p的值,得到聚类数量是中等的。如果取最小值,得到类数较少的聚类。 Damping factor(阻尼系数)：主要是起收敛作用的。...绘制聚类结果的数据点 plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=clustering.labels_, cmap='rainbow', alpha=0.7, edgecolors='b
(3)plot(x,y)函数参数的变化形式 当x是向量，y是矩阵时 如果矩阵y的列数等于x的长度，则以向量x为横坐标，以y的每个行向量为纵坐标绘制曲线，曲线的条数等于y的行数 如果矩阵y的行数等于x的长度...，则以向量x为横坐标，以y的每个列向量为纵坐标绘制曲线，曲线的条数等于y的列数。...当x、y是同型矩阵时 以x、y对应列元素为横、纵坐标分别绘制曲线，曲线条数等于矩阵的列数 (4)含多个输入参数plot函数plot(x1,y1,x2,y2,…,xn,yn) 其中，每一个向量对构成一组数据点的横...x:用于设置统计区间的划分方式，若统计数据为标量，则统计数据均分为x个小区间，若x是向量，则x中的每一个数指定分组的中心值，元素的个数为数据分组数，x缺省时，默认按10个等分区间进行统计。...选项用于指定曲线的线型，颜色和数据点标记。
figure.add_subplot:添加子图，可以指定子图的行数、列数和选中图片的编号。 ...数据被分隔成离散的，均匀间隔的箱，并且绘制每个箱中数据点的数量.一般用横轴表示 数据类型，用纵轴表示数量或者占比。 ...主要用于分析特征间的相互关系，散点图可以提供两类关键信息。1.特征之间是否存在数值或数量之间的关联趋势，关联趋势是线性还是非线性的。...2.如果从某一个点或者某几个点偏离大多数点，则这些点就是离群值，从而分析这些离群值是否在建模分析中产生很大的关系。散点图通过散点的疏密程度和变化趋势表示两个特征的数量关系。 ... autupct:指定数值的显示方式 6.箱型图 箱型图也称箱须图，其绘制需要常用的统计量，能提供有关数据位置和分散情况的关键信息，尤其在比较不同特征时，更可表现其分散程度
(2) 当x,y是同维矩阵时，则以x,y对应列元素为横、纵坐标分别绘制曲线，曲线条数等于矩阵的列数 (3) 对只包含一个输入参数的plot函数，当输入参数是实矩阵时，则按列绘制每列元素值相对其下标的曲线...(2) 当输入参数有矩阵形式时，配对的x,y按对应列元素为横、纵坐标分别绘制曲线，曲线条数等于矩阵的列数 x=0:0.05:2*pi; y=cos(x); yy=sin(x); plot(x,y,x...,yy); 2．具有两个纵坐标标度的图形plotyy 在MATLAB中，如果需要绘制出具有不同纵坐标标度的两个图形，可以使用plotyy绘图函数。...设置曲线样式 MATLAB提供了一些绘图选项，用于确定所绘曲线的线型、颜色和数据点标记符号，它们可以组合使用。例如，“b-.”表示蓝色点划线，“y:d”表示黄色虚线并用菱形符标记数据点。...axis on：显示坐标轴 给坐标加网格线用grid命令来控制grid on/off命令控制是画还是不画网格线，不带参数的grid命令在两种状态之间进行切换。 给坐标加边框用box命令来控制。
利用plot函数能够直接将矩阵的数据绘制在图形窗口中，此时plot函数将矩阵的每一列数据作为一条曲线绘制在窗口中。...y，第三组用红色五角星离散标出数据点。...双纵坐标函数plotyy 在Matlab中，假设须要绘制出具有不同纵坐标标度的两个图形，能够使用plotyy函数，它能把具有不同量纲，不同数量级的两个函数绘制在同一个坐标中，有利于图形数据的对照分析。...fill函数按向量元素下标渐增次序依次用直线段连接x，y相应元素定义的数据点。...另外一种格式在x和y指定的位置上绘制数据序列z的杆图，x，y，z的维数要同样。 pie3函数绘制三维饼图，经常使用格式为： pie3（x） x为向量，用x中的数据绘制一个三维饼图。
，开始吧 折线图 plot 默认图就是折线图，它在 x 轴上绘制索引，在 y 轴上绘制 DataFrame 中的其他数字列。...，它们在一组指标中总结数据：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值。...='%.f', subplots=True, figsize=(14,8)) Output: 散点图 散点图在 x 和 y 轴上绘制数据点以显示两个变量之间的相关性。...六边形图 当数据非常密集时，六边形 bin 图（也称为 hexbin 图）可以替代散点图。换句话说，当数据点的数量很大，并且每个数据点不能单独绘制时，最好使用这种以蜂窝形式表示数据的绘图。...此外，每个 hexbin 的颜色定义了该范围内数据点的密度。
image.png 一次绘制多个图形 有些时候，我们可能希望一次绘制多个图形，例如：两组数据的对比，或者一组数据的不同展示方式等。...此时就这可以用多个subplot。 subplot函数的前两个参数指定了subplot数量，即：它们是以矩阵的形式来分割当前图形，两个整数分别指定了矩阵的行数和列数。而第三个参数是指矩阵中的索引。...image.png 自定义图形的外观 上述代码展示了两种不同的曲线样式：'r-o' 和 'g--'。字母 'r' 和 'g' 代表线条的颜色，后面的符号代表线和点标记的类型。...image.png 散点图 scatter函数用来绘制散点图。同样，这个函数也需要两组配对的数据指定x和y轴的坐标。...) bins数组用来指定我们显示的直方图的边界，即：[0, 100) 会有一个数据点，[100, 500)会有一个数据点，以此类推。
介绍 人工智能学习通常由两种主要方法组成：监督学习和无监督的学习。监督学习包括使用现有的训练集，这种训练集由预先标记的分类数据列组成。机器学习算法会发现数据的特征和这一列的标签(或输出)之间的关联。...例如，根据某些特性，两个数据可能会出现类似的情况，因此会被分组到同一个框中(更正式地称为“集群”)。通过将相似的数据聚集在一起，就可以预测出新列之前从未见过的数据，并获得一个准确的分类。...这对应于红色列、绿色列和蓝色列，因为这是我们想要进行的3个特性。我们的数据集中的其他列对应在绘制图和绘制颜色的坐标上。...回想一下，在训练之后，我们设置了每个数据点分配的集群号。通过这种方式，我们的训练集现在有了一个额外的列，包含了分配的集群号。使用这个数据段，我们可以在图上绘制每个数据点的集群，如下所示。 ?...上面的图像显示了三个新的数据点的预测的集群组。这些随机生成的颜色(红、绿、蓝)分别被分配到红、绿、蓝两组。
np.r_是按列连接两个矩阵，就是把两矩阵上下相加，要求列数相等，类似于pandas中的concat()。...针对每列绘制线性回归线 或者，可以在其每列中显示每个组的最佳拟合线。...结果，多个点绘制会重叠并隐藏。为避免这种情况，请将数据点稍微抖动，以便您可以直观地看到它们。使用 seaborn 的 stripplot() 很方便实现这个功能。...41、使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形 （Plotting with different scales using secondary Y axis） 如果要显示在同一时间点测量两个不同数量的两个时间序列...您可以在下面看到一些基于每天不同时间订单的示例。另一个关于45天持续到达的订单数量的例子。 在该方法中，订单数量的平均值由白线表示。并且计算95％置信区间并围绕均值绘制。
2、六边形分箱图 （Hexagonal Binning） 六边形分箱图是一种用六边形直观表示二维数值数据点密度的方法。...根据图右侧显示的色标，颜色密度随密度变化。比例表示具有颜色变化的数据点的数量。六边形没有填充颜色，这意味着该区域没有数据点。...这是为了找到两个数值变量的密度。例如，下面的图显示了在每个阴影区域有多少数据点。...sns.histplot(data=gauss_data, kde=True) 该图显示数据是正态分布的。我们用数据点做qq-plot来检验它是否正态分布。...它在不重叠数据点的情况下绘制数据。但它不适用于大型数据集。
散点图 由于可以直接看到原始数据的分布，散点图对于展示两个变量之间的关系非常有用。你还可以通过用颜色将数据分组来观察不同组数据之间的关系，如下图所示。...如下图所示，我们可以看到，所有专业课程的相对百分数随年代的变化的幅度都很大。用散点图来画这些数据将变得非常杂乱无章，而难以看清其本质。线图非常适合这种情况，因为它可以快速地总结出两个变量的协方差。...直方图案例 下面展示了 Matplotlib 中绘制直方图的代码。这里有两个步骤需要注意，首先，n_bins 参数控制直方图的箱体数量或离散化程度。...首先，我们设定的水平区间要同时满足两个变量的分布。根据水平区间的范围和箱体数，我们可以计算每个箱体的宽度。其次，我们在一个图表上绘制两个直方图，需要保证一个直方图存在更大的透明度。...你可以基于条形的数量观察不同类别之间的区别，不同的类别可以轻易地分离以及用颜色分组。我们将介绍三种类型的条形图：常规、分组和堆叠条形图。 常规条形图如图 1 所示。
箱线图 箱线图由一个箱形图和两个须状图组成。 它表示四分位数范围(IQR)，即第一和第三四分位数之间的范围。中位数由框内的直线表示。 晶须从盒子边缘延伸到最小值和最大值的1.5倍IQR。...在上图中，每个数据点表示为一个点，并且这些点的排列使得它们在分类轴上不会相互重叠。 在这里，所有萼片宽度数据点以不同的方式代表每个物种的一个点。 12....特征图 特征图可视化了数据集中变量之间的两两关系。 创建了一个坐标轴网格，将所有数值数据点将在彼此之间创建一个图，在x轴上具有单列，y轴上具有单行。...对角线图是单变量分布图，它绘制了每列数据的边际分布。...联合分布图 联合分布图将两个不同类型的图表组合在一个表中，展示两个变量之间的关系(二元关系)。
具体而言，对于每个维度值，将选择相应数量的特征向量，并将样本数据投影到这些特征向量上，得到降维后的可视化数据。然后使用散点图或3D散点图将数据点绘制出来，并根据数据点的分组信息为其指定不同的颜色。...创建空矩阵trainData和testData，用于存储训练数据和测试数据。 使用两个循环，将样本数据按列连接，并存储到trainData和testData中。...在每次循环中，选择相应数量的特征向量，将训练数据和测试数据投影到这些特征向量上，得到降维后的数据。 初始化误差error为0，并计算训练数据和测试数据的数量。...使用两个嵌套循环，分别遍历测试数据和训练数据。在每次循环中，计算测试数据点与每个训练数据点之间的欧氏距离。 对距离进行排序，并记录距离最近的k个训练数据点的索引。...使用waterfall函数绘制不同k值和维度下的识别率瀑布图，横轴为维度范围，纵轴为k值，瀑布图的高度表示识别率。 使用plot函数绘制不同维度下的平均识别率曲线。
以可视方式想象一下，我们有一个电影数据集，并希望对它们进行分类。我们对电影有如下评论： 机器学习模型将能够在不知道数据的任何其他内容的情况下推断出两个不同的类。...m维空间中两点x和y之间的距离的示例是： 这里，j是采样点x和y的第j维（或特征列）。...将计算新的质心作为属于上一步的质心的点的平均值。换句话说，通过计算数据点到每个簇中心的最小二次误差，将中心移向该点。 6. 返回第3步。 K-Means超参数 · 簇数：要生成的簇和质心数。...肘部法则 肘部法则用于确定数据集中正确的簇数。它的工作原理是绘制K的上升值与使用该K时获得的总误差。 目标是找到每个群集不会显著上升方差的k。 在这种情况下，我们将选择肘部所在的k = 3。...分配此标签的过程如下： · 它是指定数量（MinPts）的相邻点。 如果存在落在ε半径内的此MinPts点数，则将分配核心点。 · 边界点将落在核心点的ε半径内，但相邻数将少于MinPts数。
散点图（Scatter plot） 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。...针对每列绘制线性回归线或者，可以在其每列中显示每个组的最佳拟合线。可以通过在 sns.lmplot() 中设置 col=groupingcolumn 参数来实现，如下： 4....抖动图（Jittering with stripplot） 通常，多个数据点具有完全相同的 X 和 Y 值。结果，多个点绘制会重叠并隐藏。...使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形（Plotting with different scales using secondary Y axis） 如果要显示在同一时间点测量两个不同数量的两个时间序列，...您可以在下面看到一些基于每天不同时间订单的示例。另一个关于 45 天持续到达的订单数量的例子。 在该方法中，订单数量的平均值由白线表示。并且计算 95% 置信区间并围绕均值绘制。 43.
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