seaborn可视化特征的相关性

import seaborn as sn sn.heatmap(trainX.corr(),vmax=1,square=True)…

Python - Seaborn可视化：图形个性化设置的几个小技巧

1 概述在可视化过程中,经常会对默认的制图效果不满意,希望能个性化进行各种设置. 本文通过一个简单的示例,来介绍seaborn可视化过程中的个性化设置.包括常用的设置,如: 设置图表显示颜色设置图表标题,包括显示位置,字体大小,颜色等设置x轴和y轴标题,包括颜色,字体大小设置x轴和y轴刻度内容,包括颜色.字体大小.字体方向等将x轴和y轴内容逆序显示设置x轴或y轴显示位置本文的运行环境: windows 7 python 3.5 jupyter notebook seaborn 0.…

seaborn可视化

文章来自https://blog.csdn.net/qq_33120943/article/details/76569756 详细教程可以查看官方额示例:http://seaborn.pydata.org/examples/index.html…

Caffe学习笔记4图像特征进行可视化

Caffe学习笔记4图像特征进行可视化本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing/ 这篇文章主要参考的是http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb 可以算是对它…

R语言矩阵相关性计算及其可视化？

目录 1. 矩阵相关性计算方法 base::cor/cor.test psych::corr.test Hmisc::rcorr 其他工具 2. 相关性矩阵转化为两两相关 3. 可视化 corrplot gplots::heatmap.2 pheatmap 1. 矩阵相关性计算方法 base::cor/cor.test R基础函数cor或cor.test都可计算相关性系数,但cor可直接计算矩阵的相关性,而cor.test不可. 两者计算非矩阵时,cor仅得到相关系数,而cor.test还能得到…

G-LAB四月份作业-数据可视化问题探讨

G-LAB四月份作业-数据可视化问题探讨引子: 数据平台项目建设正在按照公司的计划开展执行中,作为平台建设项目参与者之一,感觉目前我们现有的MIS报表平台数据也不可谓不丰富,但是不论从提供给用户的数据多样性和数据展现的效果却往往缺总是赶不上我们用户对报表数据的预期和使用要求,这就使得作为数据管理部门的我们常常迷失在数据中,纷繁复杂的数据让我们无所适从.数据可视化作为解决这问题的有效手段,通过视觉的方式让数字易于理解. 数据可视化和信息可视化都是可视化的一种方式,数据可视化将数据库中每一个数据项…

谁动了我的特征？——sklearn特征转换行为全记录

目录 1 为什么要记录特征转换行为?2 有哪些特征转换的方式?3 特征转换的组合4 sklearn源码分析 4.1 一对一映射 4.2 一对多映射 4.3 多对多映射5 实践6 总结7 参考资料 1 为什么要记录特征转换行为? 使用机器学习算法和模型进行数据挖掘,有时难免事与愿违:我们依仗对业务的理解,对数据的分析,以及工作经验提出了一些特征,但是在模型训练完成后,某些特征可能“身微言轻”——我们认为相关性高的特征并不重要,这时我们便要反思这样的特征提出是否合理:某些特征甚至“南辕北辙”——我们…