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  • python画混淆矩阵图

    千次阅读 2020-10-18 16:33:27
    1. 计算混淆矩阵 from sklearn.metrics import confusion_matrix # 导入计算混淆矩阵的包 ...2. 用seaborn的热力图画混淆矩阵图 import seaborn as sns #导入包 xtick=['1','2','3','4','5','6','7'

    1. 计算混淆矩阵

    from sklearn.metrics import confusion_matrix # 导入计算混淆矩阵的包
    
    C1= confusion_matrix(True_label, T_predict1) #True_label 真实标签 shape=(n,1);T_predict1 预测标签 shape=(n,1)
    

    混淆矩阵

    2. 用seaborn的热力图画混淆矩阵图

    import seaborn as sns #导入包
    xtick=['1','2','3','4','5','6','7','8','9','10']
    ytick=['1','2','3','4','5','6','7','8','9','10']
    
    sns.heatmap(C1,fmt='g', cmap=name,annot=True,cbar=False,xticklabels=xtick, yticklabels=ytick) #画热力图,annot=True 代表 在图上显示 对应的值, fmt 属性 代表输出值的格式,cbar=False, 不显示 热力棒
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

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  • 矩阵图法就是从多维问题的事件中,找出成对的因素,排列成矩阵图,然后根据矩阵图来分析问题,确定关键点的方法。它是一种通过多因素综合思考,探索问题的好方法。从问题事项中找出成对的因素群,分别排列成行和列,...

    1 矩阵图法简介

    矩阵图法就是从多维问题的事件中,找出成对的因素,排列成矩阵图,然后根据矩阵图来分析问题,确定关键点的方法。它是一种通过多因素综合思考,探索问题的好方法。从问题事项中找出成对的因素群,分别排列成行和列,找出其中行与列的相关性或相关程度大小的一种方法。

    2 代码

    import pandas as pd
    import seaborn as sns
    
    df = pd.DataFrame(Sample)
    
    columns=['0'  , '1',  '2'  , '3' , '4' , '5' , '6' , '7' , '8' , '9' , '10', '11' , '12', '13' , '14', '15', '16', '17', '18', '19', '20', '21', '22', '23', '24']
    df.columns=columns
    
    g = sns.pairplot(df)
    #g.fig.set_size_inches(12,12)#figure大小
    sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)#文本大小
    
    plt.show()
    

    图太大了,展示了部分结果:
    在这里插入图片描述sns.set(font_scale=1.5) 就是字体的大小,后面的数字越大,字体就越大。

    3 可加入参数

    3.1 kind

    • kind表示联合分布图中非对角线图的类型,可选’reg’与’scatter’、‘kde’、‘hist’,
      • 'reg'代表在图片中加入一条拟合直线
      • 'scatter'就是不加入这条直线
      • 'kde'等高线的形式
      • 'hist'就是类似于栅格地图的形式

    3.2 diag_kind

    • diag_kind表示联合分布图中对角线图的类型,可选’hist’与’kde’。
      • 'hist'代表直方图
      • 'kde'代表直方图曲线化
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  • python画热力图(相关系数矩阵图

    万次阅读 多人点赞 2018-05-08 16:40:00
    使用热力图的形式展示包括相关系数矩阵图的二维矩阵的方法,目前发现有两个:首先是使用pandas包的函数,但是pandas包的目测,不能显示数字?如果想试一下,可以参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/26100511所以研究...

    使用热力图的形式展示包括相关系数矩阵图的二维矩阵的方法,目前发现有两个:

    首先是使用pandas包的函数,但是pandas包的目测,不能显示数字?

    如果想试一下,可以参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/26100511

    所以研究了一下第二种方法,就是用seaborn包画。

    参考了

    https://blog.csdn.net/a19990412/article/details/79304944

     https://blog.csdn.net/sunchengquan/article/details/78573244

    https://blog.csdn.net/weixin_39541558/article/details/79813936

    等等文章,下面sns.heatmap中的各个参数可以参考第一个链接里面的文章。也可以sns.heatmap?查询。

    下面sns.heatmap中,annot是表示我们要显示array中的数字,因为要显示数字,所以就round了一下,如果要表示相关矩阵图,建议乘以10,round一下,那样就得到-10到10之间的数字,比较好看。可以设置array中的数字的最大最小值,也可以采用center=0的设置,取决于自己对array中的数字的理解吧。如果需要显示xticklabels和yticklabels,那需要将参数设置成True。square的意思就是一个个cell是方块,不然是矩阵,然后最后是cmap是图的颜色。可以采用下面的那个,还有"Blues"等。还可以设置分割哪些cell的线的宽度等,可以通过sns.heatmap?查询。

    import seaborn as sns
    import numpy as np
    import pandas as pd
    a = np.random.rand(4,3)
    fig, ax = plt.subplots(figsize = (9,9))
    #二维的数组的热力图,横轴和数轴的ticklabels要加上去的话,既可以通过将array转换成有column
    #和index的DataFrame直接绘图生成,也可以后续再加上去。后面加上去的话,更灵活,包括可设置labels大小方向等。
    sns.heatmap(pd.DataFrame(np.round(a,2), columns = ['a', 'b', 'c'], index = range(1,5)), 
                    annot=True, vmax=1,vmin = 0, xticklabels= True, yticklabels= True, square=True, cmap="YlGnBu")
    #sns.heatmap(np.round(a,2), annot=True, vmax=1,vmin = 0, xticklabels= True, yticklabels= True, 
    #            square=True, cmap="YlGnBu")
    ax.set_title('二维数组热力图', fontsize = 18)
    ax.set_ylabel('数字', fontsize = 18)
    ax.set_xlabel('字母', fontsize = 18) #横变成y轴,跟矩阵原始的布局情况是一样的


    ax.set_yticklabels(['一', '二', '三'], fontsize = 18, rotation = 360, horizontalalignment='right')
    ax.set_xticklabels(['a', 'b', 'c'], fontsize = 18, horizontalalignment='right')

    文章发布以后不能再修改了,真是很讨厌。

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  • python画样本散点的方法:数据(取第一列作为x,取第四列作为y)如下:实现代码如下:import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 定义画散点的函数def draw_scatter(n, s):""":param n: 点的数量,...

    5ec637cbcb6bf231.jpg

    用python画样本散点图的方法:

    数据(取第一列作为x,取第四列作为y)如下:

    1590048788442440.jpg

    实现代码如下:import matplotlib.pyplot as plt

    import numpy as np

    # 定义画散点图的函数

    def draw_scatter(n, s):

    """

    :param n: 点的数量,整数

    :param s:点的大小,整数

    :return: None

    """

    # 加载数据

    data = np.loadtxt('results.txt', encoding='utf-8', delimiter=',')

    # 通过切片获取横坐标x1

    x1 = data[:, 0]

    # 通过切片获取纵坐标R

    y1 = data[:, 3]

    # 横坐标x2

    x2 = np.random.uniform(0, 5, n)

    # 纵坐标y2

    y2 = np.array([3] * n)

    # 创建画图窗口

    fig = plt.figure()

    # 将画图窗口分成1行1列,选择第一块区域作子图

    ax1 = fig.add_subplot(1, 1, 1)

    # 设置标题

    ax1.set_title('Result Analysis')

    # 设置横坐标名称

    ax1.set_xlabel('gamma-value')

    # 设置纵坐标名称

    ax1.set_ylabel('R-value')

    # 画散点图

    ax1.scatter(x1, y1, s=s, c='k', marker='.')

    # 画直线图

    ax1.plot(x2, y2, c='b', ls='--')

    # 调整横坐标的上下界

    plt.xlim(xmax=5, xmin=0)

    # 显示

    plt.show()

    # 主模块

    if __name__ == "__main__":

    # 运行

    draw_scatter(n=2000, s=20)

    实现效果如下:

    1590048871179427.jpg

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  • python 混淆矩阵绘图

    千次阅读 2019-08-25 21:35:50
    # 3.1> 混淆矩阵 # 方法1: # from cm_plot import *# 导入自行编写的混淆矩阵可视化函数 等价于下面的语句 # cm_plot(train[:,3],predict_CartResult).show()#显示混淆矩阵可视化结果 # 方法2: # 导入相关库,...
  • python 相关系数矩阵图--热力图

    万次阅读 多人点赞 2019-10-31 13:59:23
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  • python画混淆矩阵

    万次阅读 热门讨论 2018-05-24 14:21:35
    对于分类问题,为了直观表示各类别分类的准确性,一般使用混淆矩阵M. ...方法一:这里采用图像的办法,绘制混淆矩阵的表示。颜色越深,值越大。 # -*- coding: utf-8 -*- # By Changxu C...
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  • python画散点程序-python画散点

    千次阅读 2020-11-01 13:17:03
    matplotlib模块的pyplot有散点的函数,但是该函数要求x轴是数字类型。 pandas的plot函数里,散点类型scatter也要求数字型的,用时间类型的会报错。 在搜索阅读了几十篇网文后,摸索出散点的简单办法。 ...
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    2020-10-26 16:42:19
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    2020-03-08 17:48:32
    1.如果你已经通过实验后有了矩阵数据,那么就可以直接利用这一方法,源码如下: from sklearn.metrics import confusion_matrix # 生成混淆矩阵函数 import matplotlib.pyplot as plt # 绘图库 import numpy as np...

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