التعلم الآلي - الرسوم البيانية البيانية

رسم بياني للنقاط (Scatter Plot)

رسم بياني للنقاط هو رسم بياني يمثل كل قيمة في مجموعة البيانات كنقطة.


يحتوي مكتبة Matplotlib على طريقة لرسم رسم بياني للنقاط، وتحتاج إلى مجموعتين من القيم، واحدة لقيم محور x، والأخرى لقيم محور y:

x = [5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6]
y = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]

مجموعة x تمثل عُمر كل سيارة.

مجموعة y تمثل سرعة كل سيارة.

مثال

يرجى استخدام scatter() طريقة رسم رسم بياني للنقاط:

import matplotlib.pyplot as plt
x = [5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6]
y = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]
plt.scatter(x, y)
plt.show()

النتيجة:


تشغيل المثال

توضيح الرسم البياني النقطي

محور x يمثل العمر السيارة، محور y يمثل السرعة.

من الصورة يمكن رؤية أن كلتا السيارات الأسرع استخدمت لمدة 2 عامين، والسيارة الأبطأ استخدمت لمدة 12 عامًا.

التعليقات:يبدو أن السيارات الجديدة تتحرك بسرعة أكبر، ولكن قد يكون هذا مجرد مصادفة، بعد كل شيء، لقد سجلنا 13 سيارة فقط.

توزيع البيانات العشوائية

في التعلم الآلي، يمكن أن تحتوي مجموعة البيانات على آلاف أو حتى ملايين القيم.

عند اختبار الألغام، قد لا يكون لديك بيانات حقيقية، قد تحتاج إلى استخدام القيم المولدة عشوائيًا.

كما تعلمناه في الفصل السابق، يمكن لمodule NumPy مساعدتنا!

دعونا نخلق اثنين من الأعدادات، يتم تعبئة كلاهما بنقاط عشوائية من توزيع البيانات العادية 1000.

تم تعيين متوسط القيمة للعدد الأول إلى 5.0، والتباين إلى 1.0.

تم تعيين متوسط القيمة للعدد الثاني إلى 10.0، والتباين إلى 2.0:

مثال

رسم بياني نقطي يحتوي على 1000 نقطة:

import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
x = numpy.random.normal(5.0, 1.0, 1000)
y = numpy.random.normal(10.0, 2.0, 1000)
plt.scatter(x, y)
plt.show()

النتيجة:


تشغيل المثال

توضيح الرسم البياني النقطي

يمكننا أن نرى أن النقاط مركزة حول القيمة 5 في المحور x والقيمة 10 في المحور y.

يمكننا أن نرى أيضًا أن التشتت أكبر في المحور y من المحور x.