https://machinelearningmastery.com/visualize-machine-learning-data-python-pandas/
用Pandas在Python中可视化机器学习数据
您必须了解您的数据才能从机器学习算法中获得最佳结果。
了解更多有关数据的最快方法是使用数据可视化。
在这篇文章中，您将会发现如何使用Pandas在Python中可视化您的机器学习数据。
让我们开始吧。
- 更新March / 2018：添加备用链接以下载数据集，因为原始文件似乎已被删除。
在Python随着熊猫可视化机器学习资料
图片由亚历克斯·奇克，保留某些权利。
关于食谱
本文中的每个配方都是完整且独立的，因此您可以将其复制并粘贴到您自己的项目中并立即使用。
该皮马印第安人数据集用于演示每个小区（更新：从这里下载）。该数据集描述皮马印第安人的医疗记录，以及每位患者是否在五年内发生糖尿病。因此这是一个分类问题。
这是一个很好的演示数据集，因为所有的输入属性都是数字的，并且要预测的输出变量是二进制（0或1）。
这些数据可以从UCI机器学习库中免费获得，并作为每个配方的一部分直接下载。
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单变量情节
在本节中，我们将看看可以用来独立理解每个属性的技术。
直方图
了解每个属性分布的一种快速方法是查看直方图。
直方图将数据分组为数据，并为您提供每个分箱中观察次数的计数。从箱子的形状，你可以很快得到一个属性是否是高斯的感觉，倾斜或甚至具有指数分布。它还可以帮助您查看可能的异常值。
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# Univariate Histograms
import
matplotlib
.
pyplot
as
plt
import
pandas
url
=
"https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv"
names
=
[
'preg'
,
'plas'
,
'pres'
,
'skin'
,
'test'
,
'mass'
,
'pedi'
,
'age'
,
'class'
]
data
=
pandas
.
read_csv
(
url
,
names
=
names
)
data
.
hist
(
)
plt
.
show
(
)
|
我们可以看到，也许属性年龄，pedi和测试可能有指数分布。我们也可以看到，mass或pres和plas属性可能具有高斯或接近高斯分布。这很有趣，因为许多机器学习技术假设输入变量具有高斯单变量分布。
单变量直方图
密度图
密度图是快速了解每个属性分布情况的另一种方式。这些图像看起来像是一个抽象的直方图，在每个bin的顶部绘制了一条平滑的曲线，就像您的眼睛试图处理直方图一样。
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# Univariate Density Plots
import
matplotlib
.
pyplot
as
plt
import
pandas
url
=
"https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv"
names
=
[
'preg'
,
'plas'
,
'pres'
,
'skin'
,
'test'
,
'mass'
,
'pedi'
,
'age'
,
'class'
]
data
=
pandas
.
read_csv
(
url
,
names
=
names
)
data
.
plot
(
kind
=
'density'
,
subplots
=
True
,
layout
=
(
3
,
3
)
,
sharex
=
False
)
plt
.
show
(
)
|
我们可以看到每个属性的分布比直方图更清晰。
单变量密度图
盒和晶须情节
查看每个属性分布的另一种有用方法是使用Box和Whisker Plots或简称盒形图。
Boxlotots总结每个属性的分布，为中值（中间值）绘制一条线，并在第25和第75百分位（中间数据的50％）附近画一个框。晶须表明数据的扩散以及晶须外部的点显示候选离群值（数值比中间50％数据的扩散大小大1.5倍）。
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# Box and Whisker Plots
import
matplotlib
.
pyplot
as
plt
import
pandas
url
=
"https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv"
names
=
[
'preg'
,
'plas'
,
'pres'
,
'skin'
,
'test'
,
'mass'
,
'pedi'
,
'age'
,
'class'
]
data
=
pandas
.
read_csv
(
url
,
names
=
names
)
data
.
plot
(
kind
=
'box'
,
subplots
=
True
,
layout
=
(
3
,
3
)
,
sharex
=
False
,
sharey
=
False
)
plt
.
show
(
)
|
我们可以看到属性的传播是完全不同的。一些像年龄，测试和皮肤似乎倾向于较小的值。
单变量盒和晶须图
多变量图
本部分显示了多个变量之间交互作用的示例。
相关矩阵图
相关性表明两个变量之间的变化是如何相关的。如果两个变量在相同方向上变化，则它们是正相关的。如果相反的方向一起变化（一个上升，一个下降），则它们是负相关的。
您可以计算每对属性之间的相关性。这被称为相关矩阵。然后，您可以绘制相关矩阵，并了解哪些变量彼此具有高度相关性。
这一点很有用，因为如果数据中存在高度相关的输入变量，那么线性和逻辑回归等一些机器学习算法的性能可能会很差。
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# Correction Matrix Plot
import
matplotlib
.
pyplot
as
plt
import
pandas
import
numpy
url
=
"https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv"
names
=
[
'preg'
,
'plas'
,
'pres'
,
'skin'
,
'test'
,
'mass'
,
'pedi'
,
'age'
,
'class'
]
data
=
pandas
.
read_csv
(
url
,
names
=
names
)
correlations
=
data
.
corr
(
)
# plot correlation matrix
fig
=
plt
.
figure
(
)
ax
=
fig
.
add_subplot
(
111
)
cax
=
ax
.
matshow
(
correlations
,
vmin
=
-
1
,
vmax
=
1
)
fig
.
colorbar
(
cax
)
ticks
=
numpy
.
arange
(
0
,
9
,
1
)
ax
.
set_xticks
(
ticks
)
ax
.
set_yticks
(
ticks
)
ax
.
set_xticklabels
(
names
)
ax
.
set_yticklabels
(
names
)
plt
.
show
(
)
|
我们可以看到矩阵是对称的，即矩阵的左下角与右上角相同。这很有用，因为我们可以在一个图中看到两个不同的视图。我们还可以看到，每个变量在从左上角到右下角的对角线上彼此完全正相关（如您所期望的那样）。
相关矩阵图
散点图矩阵
散点图将两个变量之间的关系显示为二维点，每个属性的一个轴。您可以为数据中的每对属性创建散点图。一起绘制所有这些散点图被称为散点图矩阵。
散点图对于发现变量之间的结构关系非常有用，例如您是否可以用一行来总结两个变量之间的关系。具有结构化关系的属性也可能是相关的，并且可以从数据集中移除。
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# Scatterplot Matrix
import
matplotlib
.
pyplot
as
plt
import
pandas
from
pandas
.
plotting
import
scatter_matrix
url
=
"https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv"
names
=
[
'preg'
,
'plas'
,
'pres'
,
'skin'
,
'test'
,
'mass'
,
'pedi'
,
'age'
,
'class'
]
data
=
pandas
.
read_csv
(
url
,
names
=
names
)
scatter_matrix
(
data
)
plt
.
show
(
)
|
像相关矩阵图一样，散点图矩阵是对称的。从不同的角度来看这对成对的关系是很有用的。由于每个变量的自身散点图都没有绘制点，所以对角线显示了每个属性的直方图。
散点图矩阵
概要
在这篇文章中，您发现了许多方法，可以使用Pandas更好地理解Python中的机器学习数据。
具体而言，您学习了如何使用以下方式绘制数据：
- 直方图
- 密度图
- 盒和晶须情节
- 相关矩阵图
- 散点图矩阵
打开你的Python交互式环境并尝试每个配方。