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Python 畫(huà)出來(lái)六維圖

 更新時(shí)間:2019年07月26日 15:45:40   作者:Python大本營(yíng)  
這篇文章主要介紹了Python 畫(huà)出來(lái)六維圖,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧


來(lái)自維基百科

我們的大腦通常最多能感知三維空間,超過(guò)三維就很難想象了。盡管是三維,理解起來(lái)也很費(fèi)勁,所以大多數(shù)情況下都使用二維平面。

不過(guò),我們?nèi)匀豢梢岳L制出多維空間,今天就來(lái)用 Python 的 plotly 庫(kù)繪制下三維到六維的圖,看看長(zhǎng)什么樣。

數(shù)據(jù)我們使用一份來(lái)自 UCI 的真實(shí)汽車數(shù)據(jù)集,該數(shù)據(jù)集包括 205 個(gè)樣本和 26 個(gè)特征,從中選擇 6 個(gè)特征來(lái)繪制圖形:

基礎(chǔ)工作

安裝好 plotly 包:

pip install plotly

加載數(shù)據(jù)集(文末會(huì)提供):

import pandas as pd 
data = pd.read_csv("cars.csv")

下面我們先繪制基礎(chǔ)的二維圖表,使用兩個(gè) RPM 和 Speed 兩個(gè)特征即可:

繪制 2-D 圖

代碼實(shí)現(xiàn)如下:

import plotly 
import plotly.graph_objs as go 
 
#繪制散點(diǎn)圖 
fig1 = go.Scatter(x=data['curb-weight'], 
         y=data['price'], 
         mode='markers') 
 
#繪制布局 
mylayout = go.Layout(xaxis=dict(title="curb-weight"), 
           yaxis=dict( title="price")) 
 
#繪圖 html 
plotly.offline.plot({"data": [fig1], 
           "layout": mylayout}, 
           auto_open=True)

保存為 html 文件打開(kāi)可以生成交互界面,也可以保存為 png 圖片。

下面增加特征來(lái)繪制三維圖。

繪制 3-D 圖

可以使用 plotly 的 plot.Scatter3D 方法繪制三維圖:

代碼實(shí)現(xiàn)如下:

fig1 = go.Scatter3d(x=data['curb-weight'], 
          y=data['horsepower'], 
          z=data['price'], 
          marker=dict(opacity=0.9, 
                reversescale=True, 
                colorscale='Blues', 
                size=5), 
          line=dict (width=0.02), 
          mode='markers') 
 
mylayout = go.Layout(scene=dict(xaxis=dict( title="curb-weight"), 
                yaxis=dict( title="horsepower"), 
                zaxis=dict(title="price")),) 
 
plotly.offline.plot({"data": [fig1], 
           "layout": mylayout}, 
           auto_open=True, 
           filename=("3DPlot.html"))

如何繪制更高維度的圖呢?顯然無(wú)法通過(guò)擴(kuò)展坐標(biāo)軸的形式,不過(guò)有個(gè)小技巧就是制造一個(gè)虛擬維度,可以用不同顏色、形狀大小、形狀類別來(lái)入手。這樣就可以顯示第四個(gè)維度了。

繪制 4-D 圖

下面我們將第四個(gè)變量——車輛油耗(city-mpg)添加到原先的三維圖中,用顏色深淺表示,這樣就繪制出了四維圖??梢钥吹疆?dāng)其他三個(gè)指標(biāo)(馬力、車身重量、車價(jià)格)越高時(shí):車輛油耗是越少的。

繪制 5-D 圖

基于這樣的思想,我們還可以通過(guò)修改圓形大小再增加一個(gè)維度——發(fā)動(dòng)機(jī)尺寸(engine-size)變成五維圖:

我們?nèi)匀豢梢员容^容易地地發(fā)現(xiàn):車越貴,發(fā)動(dòng)機(jī)尺寸越大這樣的規(guī)律。

繪制 6-D 圖

接著還可以通過(guò)更改形狀的方式增加第六個(gè)維度——車門數(shù),圓形表示四車門,方形表示兩車門。通常兩個(gè)車門的都是昂貴的豪華跑車,在圖中也可以看出方形主要集中在價(jià)格比較高的區(qū)域。

這樣我們就從普通的二維圖擴(kuò)展到了高維圖,當(dāng)然還可以繼續(xù)拓展,不過(guò)分辨起來(lái)會(huì)越來(lái)越困難。

源碼下載地址

原文鏈接:

https://medium.com/@prasadostwal/multi-dimension-plots-in-python-from-2d-to-6d-9a2bf7b8cc74

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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