Mafunzo ya Machine Learning - Scatter Plot

Scatter Plot

Scatter plots are graphs where each value in the dataset is represented by a point.


Matplotlib module has a method for drawing scatter plots, which requires two arrays of the same length, one for the x-axis values and the other for the y-axis values:

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]

The x array represents the age of each car.

The y array represents the speed of each car.

实例

Please use scatter() Method for drawing scatter plots:

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()

结果：


运行实例

散点图解释

Ukubwa wa x na y kinaingia na umeme wa mafanikio.

Inasikia kwenye picha, mafanikio mawili yasiyotumika kwa miaka 2, mafanikio yasiyotumika kwa miaka 12.

注释：汽车似乎越新，驾驶速度就越快，但这可能是一个巧合，毕竟我们只注册了 13 辆汽车。

随机数据分布

在机器学习中，数据集可以包含成千上万甚至数百万个值。

测试算法时，您可能没有真实的数据，您可能必须使用随机生成的值。

正如我们在上一章中学到的那样，NumPy 模块可以帮助我们！

让我们创建两个数组，它们都填充有来自正态数据分布的 1000 个随机数。

第一个数组的平均值设置为 5.0，标准差为 1.0。

第二个数组的平均值设置为 10.0，标准差为 2.0：

实例

有 1000 个点的散点图：

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()

结果：


运行实例

散点图解释

我们可以看到，点集中在 x 轴上的值 5 和 y 轴上的 10 周围。

我们还可以看到，在 y 轴上扩散得比在 x 轴上更大。