本篇内容主要讲解“Python数据可视化操作的原理”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“Python数据可视化操作的原理”吧!
Python使用PCA算法实战
用户需要安装Python包,建议新手安装anaconda,anaconda集成了Python以及在开发过程中一大堆第三方包,比如下文用到的sklearn包。
引入第三方库的PCA算法,sklearn是Pythonz中常用的机器学习第三方模块,对常用的机器学习方法进行了封装,包括回归、降维、分类、聚类等方法。
from sklearn.decomposition import PCA
加载Python中自带的Iris数据集,做机器学习的应该比较熟悉这个数据集。主要包含4个维度,三个类。
from sklearn.datasets import load_iris
irisData = load_iris()
对数据集使用PCA算法,将数据降到2维。
pca = PCA(n_components=2)
reducedData = pca.fit(irisData)
将结果在散点图中画出来,Python功能强大提供可视化图表的能力。但更多是以处理数据为目的,将数据传给前端让前端绘制。
到此,相信大家对“Python数据可视化操作的原理”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是亿速云网站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!
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