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机器学习可视化技术概览(Python)
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本文介绍通过机器学习的可视化技术以解释和理解模型这个"黑盒子"的开发与运作。
# plot_multi_curve.py
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0.1, 2 * np.pi, 100)
y_1 = x
y_2 = np.square(x)
y_3 = np.log(x)
y_4 = np.sin(x)
plt.plot(x,y_1)
plt.plot(x,y_2)
plt.plot(x,y_3)
plt.plot(x,y_4)
plt.show()
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set_theme(style="ticks")
df = sns.load_dataset("penguins")
sns.pairplot(df, hue="species")
plt.show()
import plotly.graph_objects as go # 标准引用格式,一般简写为:go
import plotly.express as px # 标准引用格式,一般简写为:px
tips = px.data.tips() # plotly内置数据集:tips
# 使用express绘图只需要调用一个函数
px.scatter(tips, x='total_bill', y='tip', width=900, height=600, title='tips').show()