Tekoäly - piste-kuva

Pisteiden joukon kuva (Scatter Plot)

Pisteiden joukon kuva on kuva, jossa datajoukon jokainen arvo edustetaan pisteellä.


Matplotlib-moduuli tarjoaa menetelmän pisteiden joukon piirtämiseen, joka vaatii kaksi saman pituista taulukkoa: yksi taulukko x-akselin arvoille ja toinen taulukko y-akselin arvoille:

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]

x-taulukko edustaa jokaisen auton ikää.

y-taulukko edustaa jokaisen auton nopeutta.

Esimerkki

Käytä scatter() Menetelmä piirtää pisteiden joukon:

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()

Tulos：


Suorita esimerkki

Leviäispisteiden selitys

X-akseli edustaa autojen ikää, y-akseli nopeutta.

Kuvasta voidaan nähdä, että kaksi nopeinta autoa on käytetty 2 vuotta ja hitaimmat autoja 12 vuotta.

注释：Huomautus：

Autojen näyttää olevan yleensä nopeampia, mitä uudempia ne ovat, mutta tämä voi olla sattuma, koska olemme rekisteröineet vain 13 autoa.

Satunnainen datajakauma

Tietojenkeruussa tietokannat voivat sisältää tuhansia jopa miljoonia arvoja.

Kun testataan algoritmeja, sinulla saattaa olla todellista dataa, ja sinun saattaa käyttää satunnaisesti generoituja arvoja.

Kuten oppimme edellisessä luvussa, NumPy-moduuli voi auttaa meitä!

Ensimmäisen taulukon keskiarvo asetetaan 5.0 ja vaihteluväli 1.0.

Toisen taulukon keskiarvo asetetaan 10.0 ja vaihteluväli 2.0:

Esimerkki

On olemassa 1000 pisteen levittäispiste:

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()

Tulos：


Suorita esimerkki

Leviäispisteiden selitys

Voimme nähdä, että pisteet keskittyvät x-akselin arvoon 5 ja y-akselin arvoon 10.

Voimme nähdä, että arvot leviävät y-kohdassa suuremmassa määrin kuin x-akselilla.