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带宽_选择哪个_云主机好还是服务器好

时间:2021-02-22 18:04 来源:埃里克云 编辑:埃里克云

核心提示

博客什么是数据可视化不同类型的探索性数据分析在R随着数据集变得越来越大、越来越复杂,只有人工智能、物化视图和更复杂的编码语言才能从中获得洞察力。在下一步行动中,我...

带宽_选择哪个_云主机好还是服务器好

博客什么是数据可视化不同类型的探索性数据分析在R随着数据集变得越来越大、越来越复杂,只有人工智能、物化视图和更复杂的编码语言才能从中获得洞察力。在下一步行动中,我们将深入研究高级分析技术为下一轮创新浪潮铺路的方式。人脑对视觉数据的处理比任何其他类型的数据都要好,这是好的,因为我们大脑处理的信息中有90%是视觉的。与其他刺激相比,视觉处理和反应都发生得更快。有没有想过,为什么你可以轻松地从图像中挑出细节,而盯着电子表格会让你头疼吗?大脑处理视觉或图像中的数据比文本或数字行中的数据更快。你可能已经厌倦了信息以人类几乎无法理解的速度扩散,更不用说跟上了。好消息是,你不必这么做!机器学习和高级分析帮助人类理解大量的结构化和非结构化数据,这是通过学习我们的自然能力来理解视觉效果,而不是我们想要理解的原始数据。在这里,视觉化的力量是显而易见的。Python和R都是高级编码语言,它们可以生成漂亮的图像,使人类能够轻松地理解大量的数据集。在本文中,我们将研究这两种语言的实现方式,并为您提供一些代码,您可以用来创建自己的视觉效果!什么是数据可视化?简单地说,数据可视化允许人们以多种不同的方式探索数据,并看到在原始表单上不可能看到的模式和见解。人类渴望叙事,而视觉化使我们能够从我们的数据存储中提取故事"一张图片胜过千言万语"这句话在把大量的数据转化成观众能够真正理解并从中获得意义的图像时,这句话显然是正确的。儿童故事书包含大量的图像,但很少有文字。作为孩子,我们不知道很多单词,但视觉效果让我们很容易理解故事。在我们现代的数字世界里,我们身边有大量的数据。数据科学家和ML工程师处理的数据大部分是结构化或非结构化的,然而,人类很难理解和分析这一点。数据可视化(或数据的图形化表示)对于理解数据至关重要。它们帮助用户通过图表、图形、绘图、地图和其他可视化元素来探索数据。不同类型的探索性数据分析在每个数据集中,我们有许多变量(也称为特征、输入变量或独立变量)和目标/输出变量(也称为标签、因变量、类或类标签)。数据科学家的工作是完全了解每个特征以及不同特征之间的关系。目标是为ML算法的实现准备好数据集。我们有三种探索性数据分析方法:单变量分析在单变量分析中,每个变量都是单独分析的。它将使我们获得每个特征的完整统计数据。单变量分析的数据可视化技术有很多种,包括盒形图、直方图、PDF、CDF等二元分析二元分析是为了找出每个特征与目标变量之间的关系,二元分析的数据可视化技术是散点图和热图多元分析顾名思义,进行多元分析是为了理解数据集不同特征之间的关系。多元分析数据可视化的主要技术之一是对图。我们将在下一节详细讨论所有这些可视化技术。Python中的数据可视化有很多库可以用来创建Python数据可视化,包括Matplotlib、seaborn、Plotly等。Python数据可视化帮助用户以多种方式理解数据:分布、平均值、中位数、离群值、偏度、相关性和扩展度量。为了了解Python可视化可以做些什么,让我们在数据集上尝试一下。创建Python可视化让我们用一个以鸢尾花为特征的玩具数据集来深入理解数据可视化。该数据集由三种鸢尾花的50个样本组成:刚毛鸢尾花、维吉尼亚鸢尾花和云芝鸢尾花。这里"物种"是目标变量,它有"萼片长度"、"萼片宽度"、"花瓣长度"和"花瓣宽度"4个特征导入库首先导入基本库,如numpy和pandas,以及Python数据可视化库,如matplotlib和seaborn。导入熊猫作为pdimport numpy作为npimportmatplotlib.pyplot作为一个sns了解数据集接下来,从sklearn库加载数据集:从sklearn.datasets公司import load_irisiris=加载\ iris()把这个数据集转换成一个数据帧,下面是前5行,有4个特征(萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度)和一个目标变量(物种)。萼片长度萼片宽度花瓣长度花瓣宽度规格05.13.51.40.2设置14.931.40.2设置24.73.21.30.2设置34.63.11.50.2设置453.61.40.2设置代码如下:打印(数据.形状)#打印行数和列数>(150,5)打印(data['Species'].value_counts())#每个唯一物种的计数值>virginica 50 versicolor 50 setosa 50 Name:Species,dtype:int64观察结果:从以上输出中我们可以看到,共有150个数据点,数据平均分布在3个物种之间。所以,我们可以说这是一个平衡的数据集。条形图条形图是用矩形条表示分类数据的绘图。条形的长度或高度与类别的频率成正比。我们可以用条形图计算各种类别的值。在这里,我们正在绘制虹膜数据集中这三种物种的频率。sns.计数图('Species',data=数据)标题("3个物种的条形图")表演()观察:所有的酒吧都是一样的高度,因为我们知道他们的频率相等。艾里斯数据集是一个平衡的数据集。饼图饼图是一种圆形图,它使用饼图切片来显示数据的相对大小。每个饼图扇区的弧长与其所代表的数量成比例。它在分类值上表现得很好。饼图有不同的变体。我们可以使用此代码绘制3种鸢尾花的饼图:数据['Species']。绘图.pie(分解=[0.05,0.05,0.05],自动剖切="%1.1f%%",阴影=真,figsize=(8,8))标题("物种饼图")表演()观察:三朵花的比例相等,即33%每个。平衡不平衡的数据集可以用饼图很容易地分类。方块图方框图给出了任何变量的五位数摘要:最小值、最大值、样本中值、第一个和第三个四分位数。盒形图有助于测量两个OB观察:1。分布偏态2。异常值(异常值超出方框图)sns.box图(x='Petal Length',data=数据)标题("花瓣长度的箱线图")表演()观察结果:通过上述箱型图可视化,我们可以测量以下参数:最小值为1.0最大值为6.9范围最大值最小值为5.9样本中值为4.3第一个四分位数Q1为1.6第三个四分位数Q3为5.1IQR(四分位间距)为Q3-Q1=3.5平均值将在3.5到4之间。此方框图中没有异常值花瓣长度左偏。我们也可以在同一个图中为所有三种不同的物种绘制一个"花瓣长度"的方框图。sns.box图(x='Species',y='花瓣长度',data=数据)标题("3种植物花瓣长度的箱线图")表演()观察结果:刚毛的花瓣长度最小三,维吉尼卡具有最大的花瓣长度。在Versicolor中有一个异常值。类似地,我们也可以为其他特性绘制方框图。直方图和PDF直方图是数值数据分布的图形表示。它是对连续变量概率分布的估计。柱状图基本上表示每个箱子的点数(值的范围)。PDF是一个概率密度函数,基本上是直方图的平滑化。社交网站FacetGrid(数据,色调="物种",大小=5)\.map(sns.distplot,"花瓣长度")\.add_legend();标题(‘花瓣长度直方图和PDF’)表演();观察:在上图中,所绘制的线是PDF格式的,而条形图是一个柱状图。从上图中,我们可以简单地编写if-else语句,例如:如果花瓣长度5.8,那么花的种类是Verginica else-如果2.3
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