我正在尝试为我的主题分类绘制一个混淆矩阵。然而,当我绘制它的时候,我看不清任何东西。我得到了草草的X和Y轴,没有正确绘制任何东西。我如何才能以更好的方式绘制它,以查看我的文档是如何分类的?我有22465个文档和88个主题。
下面是我的代码:
from pandas_confusion import ConfusionMatrix
import matplotlib.pyplot as plt
model = LogisticRegression()
model = model.fit(matrix_tmp, label_tmp)
pred = model.predict(matrix_tmp_
我有下面的代码来生成混淆矩阵,它在其中生成、热图、和
源
码
import pandas as pd
import seaborn as sn
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn import metrics
data = pd.read_excel(r"\Confusion Matrix.xlsx")
df = pd.DataFrame(data)
confusion_matrix = pd.crosstab(df['
我有一个包含7列分类信息的DataFrame,我想循环遍历每个列的唯一标签和每个标签的行数,然后将其作为条形图子图添加到我的图形中。我能够为该图形创建一个具有正确子图数量的图形,以及具有列名和计数的单个DataFrames,但我不确定如何从循环中的每个循环中将一个新的子图返回给该图形。对适当的程序有帮助吗?下面提供了我的尝试和循环中的错误消息:
IndexError: only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`) and integer or boolean arrays are valid indi
当用海运绘制热图(以及使用matplotlib的相关矩阵)时,第一行和最后一行被切成两半。当我运行我在网上找到的这个最小的代码示例时,也会发生这种情况。
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/resbaz/r-novice-gapminder-files/master/data/gapminder-FiveYearData.csv')
plt.figure(fi
我正在用ConvNet解决一个检测问题。然而,在我的例子中,标签是每个图像的维数[3 x 5]矩阵。我用Caffe做这项工作。我使用Datalayer读取图像,而使用HDF5Layer读取标签。
HDF5Layer将[3x5]标签矩阵读取为[1x15]维向量。所以,在计算L2-损失之前,我使用了Reshape Layer,将向量整形成矩阵。然而,我意识到整形层在H x W中格式化数据,而我的标签矩阵是[W x H],即w=3,h=5,因此整形是不正确的。我想知道是否有一种方法可以按照正确的顺序重塑[1x15]标签向量,即[3x5]和而不是 [5x3]。
另一种我认为我可以解决的方法是将卷积层的
我想做一个图的矩阵,在每个行/列中,我将绘制相应的条形图。基本上看上去像是
import matplotlib.pyplot as plt
fig, axarr = plt.subplots(3,3)
for i in range(3):
for j in range(3):
axarr[i,j].bar([1,2,3], [1,3,7])
plt.tight_layout()
现在,我还想给左边的行和顶部的列贴上标签。就像一个表,其中的列标题可能是"a“、"b”、"c“,行可能是"d”、"e“、"f”。
你知道怎
我从一个带有子图的熊猫数据框中绘图,结果我得到了一个带有多个轴的np.array。
array([<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at blablabla>,
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at blablabla>,
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at blablabla>])
我想抓取这个输出来编辑标题,x标签,并将其保存为pdf。如果只有一个轴
我有一个相对较小的DataFrameGroupBy。下面是我每天的全部数据。尽管还会有几年的时间。 day loc_source loc_target count
0 1.566691e+09 east east 1768
1 1.566691e+09 east west 559
2 1.566691e+09 unknown east 73
3 1.566691e+09 unknown west 160
4 1.566691e+09 we
我试图绘制两个不同的图(一个是由带有色阶的矩阵生成的简单图形),另一个是表示骨架的一组点的x和y轴的图。矩阵颜色标度与骨架图相关联。它必须在一个循环中显示n次,每次画布关闭时,然后显示下一个情节。
但是我只能同时显示每个图形,比方说,我必须有43个画布,每个画布上有一个图形和一个色阶矩阵,相反,我得到了86幅图,一个是点图,另一个是比例尺矩阵,等等。
代码在下面,所以每个情节的图片。我用gridspec来生成图形,用一个简单的img图来生成色阶矩阵。
from pylab import *
from matplotlib import gridspec
import numpy as np
i
我使用集群实现,我希望数据X形成我在算法中定义的集群数量(我相信这就是它的工作方式)。但这种行为令人困惑。
cm = FCM(n_clusters=6)
cm.fit(X)
此代码生成一个带有4个标签的图- 0,2,4,6
cm = FCM(n_clusters=4)
cm.fit(X)
此代码生成一个带有4个标签的图- 0,1,2,3
当我初始化簇号时,我期望标签0,1,2,3,4,5为6。
代码:
from fcmeans import FCM
from matplotlib import pyplot as plt
from seaborn import scatterplot as s
我有一个2d的numpy数组,它被转换成一个带有matplotlib.pyplot.imshow的矩形图,我正在尝试实现另外两个点。
在图中的每个子矩形中获取文本标签(标记2行),类似于上限和下限的。
相关守则:
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize = (10,10))
plt.axis('on')
plt.imshow( res[1], interpolation='nearest', alpha =0.7)
#res[1] is a 2d numpy array (like in the