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  • python 绘制矩阵权重

    千次阅读 2020-06-14 15:17:04
    如果是整数n,则绘制列名,但每个n绘制一个label。 默认为True。 yticklabels: 如果是True,则绘制dataframe的行名。如果是False,则不绘制行名。如果是列表,则绘制列表中的内容作为yticklabels。 如果是整数n,则...

    参考:https://blog.csdn.net/henbile/article/details/80241597

    https://blog.csdn.net/m0_38103546/article/details/79935671

    import matplotlib.pyplot as plt
    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('dsf', fontsize=18)
    ax.set_ylabel('df', fontsize=18)
    ax.set_xlabel('er', fontsize=18)
    
    plt.show()
    

     

    seaborn.heatmap()各个参数

    seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt='.2g', annotkws=None, linewidths=0, linecolor='white', cbar=True, cbarkws=None, cbar_ax=None, square=False, ax=None, xticklabels=True, yticklabels=True, mask=None, **kwargs)

    • data:矩阵数据集,可以使numpy的数组(array),如果是pandas的dataframe,则df的index/column信息会分别对应到heatmap的columns和rows
    • linewidths,热力图矩阵之间的间隔大小
    • vmax,vmin, 图例中最大值和最小值的显示值,没有该参数时默认不显示
    • cmap:matplotlib的colormap名称或颜色对象;如果没有提供,默认为cubehelix map (数据集为连续数据集时) 或 RdBu_r (数据集为离散数据集时)
    • center:将数据设置为图例中的均值数据,即图例中心的数据值;通过设置center值,可以调整生成的图像颜色的整体深浅;设置center数据时,如果有数据溢出,则手动设置的vmax、vmin会自动改变
    • xticklabels: 如果是True,则绘制dataframe的列名。如果是False,则不绘制列名。如果是列表,则绘制列表中的内容作为xticklabels。 如果是整数n,则绘制列名,但每个n绘制一个label。 默认为True。
    • yticklabels: 如果是True,则绘制dataframe的行名。如果是False,则不绘制行名。如果是列表,则绘制列表中的内容作为yticklabels。 如果是整数n,则绘制列名,但每个n绘制一个label。 默认为True。默认为True。
    • anot: annotate的缩写,annot默认为False,当annot为True时,在heatmap中每个方格写入数据

     

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  • 本篇文章小编给大家介绍Python彩色螺旋矩阵绘制,在文章中小编详细的解析了绘值螺旋矩形的代码,对于“懒癌”小伙伴们,小编还给大家提供了完整的代码文件,可直接运行。
  • 使用python绘制混淆矩阵(confusion_matrix)

    万次阅读 多人点赞 2018-04-22 13:46:00
    涉及到分类问题,我们经常需要通过可视化混淆矩阵来分析实验结果进而得出调参思路,本文介绍如何利用python绘制混淆矩阵(confusion_matrix),本文只提供代码,给出必要注释。 Code # -*-coding:utf-8-*- from ...

    Summary

    涉及到分类问题,我们经常需要通过可视化混淆矩阵来分析实验结果进而得出调参思路,本文介绍如何利用python绘制混淆矩阵(confusion_matrix),本文只提供代码,给出必要注释。

    Code​

    # -*-coding:utf-8-*-
    from sklearn.metrics import confusion_matrix
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    #labels表示你不同类别的代号,比如这里的demo中有13个类别
    labels = ['A', 'B', 'C', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O']
    
    
    '''
    具体解释一下re_label.txt和pr_label.txt这两个文件,比如你有100个样本
    去做预测,这100个样本中一共有10类,那么首先这100个样本的真实label你一定
    是知道的,一共有10个类别,用[0,9]表示,则re_label.txt文件中应该有100
    个数字,第n个数字代表的是第n个样本的真实label(100个样本自然就有100个
    数字)。
    同理,pr_label.txt里面也应该有1--个数字,第n个数字代表的是第n个样本经过
    你训练好的网络预测出来的预测label。
    这样,re_label.txt和pr_label.txt这两个文件分别代表了你样本的真实label和预测label,然后读到y_true和y_pred这两个变量中计算后面的混淆矩阵。当然,不一定非要使用这种txt格式的文件读入的方式,只要你最后将你的真实
    label和预测label分别保存到y_true和y_pred这两个变量中即可。
    '''
    y_true = np.loadtxt('../Data/re_label.txt')
    y_pred = np.loadtxt('../Data/pr_label.txt')
    
    tick_marks = np.array(range(len(labels))) + 0.5
    
    def plot_confusion_matrix(cm, title='Confusion Matrix', cmap=plt.cm.binary):
        plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap)
        plt.title(title)
        plt.colorbar()
        xlocations = np.array(range(len(labels)))
        plt.xticks(xlocations, labels, rotation=90)
        plt.yticks(xlocations, labels)
        plt.ylabel('True label')
        plt.xlabel('Predicted label')
    
    
    cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
    np.set_printoptions(precision=2)
    cm_normalized = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
    print cm_normalized
    plt.figure(figsize=(12, 8), dpi=120)
    
    ind_array = np.arange(len(labels))
    x, y = np.meshgrid(ind_array, ind_array)
    
    for x_val, y_val in zip(x.flatten(), y.flatten()):
        c = cm_normalized[y_val][x_val]
        if c > 0.01:
            plt.text(x_val, y_val, "%0.2f" % (c,), color='red', fontsize=7, va='center', ha='center')
    # offset the tick
    plt.gca().set_xticks(tick_marks, minor=True)
    plt.gca().set_yticks(tick_marks, minor=True)
    plt.gca().xaxis.set_ticks_position('none')
    plt.gca().yaxis.set_ticks_position('none')
    plt.grid(True, which='minor', linestyle='-')
    plt.gcf().subplots_adjust(bottom=0.15)
    
    plot_confusion_matrix(cm_normalized, title='Normalized confusion matrix')
    # show confusion matrix
    plt.savefig('../Data/confusion_matrix.png', format='png')
    plt.show()
    
    
    

    Result

    1

    Instructions

    按照代码中的注释将labels、y_true 、y_pred替换为你自己的数据即可。

    Reference

    如何用python画好confusion matrix

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  • 本文章小编教大家使用Python海龟绘制彩色螺旋矩阵,下面是相关代码块的解析,仅供喜爱python的小伙伴们学习参考。1. 导入turtle库from turtle import*2.设置画布背景,将背景设置为黑色bgcolor("black")3.设置画笔...

    本文章小编教大家使用Python海龟绘制彩色螺旋矩阵,下面是相关代码块的解析,仅供喜爱python的小伙伴们学习参考。

    1. 导入turtle库

    from turtle import*

    2.设置画布背景,将背景设置为黑色

    bgcolor("black")

    3.设置画笔绘制速度

    speed(0)

    4.定义变量colors用于存放颜色,颜色可根据个人喜好选择

    colors=["yellow","red","purple","blue"]

    5.自定义函数,用于定义功能,小编在这里简化绘制矩形的代码,使用循环语句,起到精简程序的作用

    def square(m):

    for i in range(m):

    pencolor(colors[i%4])

    forward(i*4)

    left(90)

    6.调用函数,在这里函数的参数值可以修改,数值越大,绘制出来的矩阵越大

    square(360)

    最后运行出来的彩色螺旋矩阵如下图:

    1b35ffa9908f8b38873ad48b635cd2d0.png

    小琳爱学习

    好了,小编就分享到这里,彩色螺旋矩阵就绘制完成了!创作不易,点个赞打个赏再走吧!完整的代码可参见链接:链接:https://pan.baidu.com/s/1ZWlDmHYmKKxF7Fi0uy0aKQ

    提取码:s6x6

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    a77bd4f91284e99259a5ed1b1c70453e.png
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  • 主要介绍了详解使用python绘制混淆矩阵(confusion_matrix),文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  • 使用python绘制混淆矩阵

    千次阅读 2019-12-28 20:34:14
    使用python绘制混淆矩阵 # 可视化分类器性能 # load libraries import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LogisticRegression from ...

    使用python绘制混淆矩阵

    # 可视化分类器性能
    # load libraries
    import matplotlib.pyplot as plt
    import seaborn as sns
    from sklearn import datasets
    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn.metrics import confusion_matrix
    import pandas as pd
    
    # load data 加载数据
    iris = datasets.load_iris()
    
    # create feature matrix
    features = iris.data
    
    # create target vector
    target = iris.target
    
    # create list of target class names
    class_names = iris.target_names
    
    # split into training and test sets
    # 创建 训练集 测试集
    features_train, features_test, target_train, target_test = train_test_split(features, target, random_state=1)
    
    # create logistic regression 逻辑回归
    classifier = LogisticRegression()
    
    # train model and make predictions 做出预测
    target_predicted = classifier.fit(features_train, target_train).predict(features_test)
    
    # create confusion matrix 创建混淆矩阵
    matrix = confusion_matrix(target_test, target_predicted)
    
    # create pandas dataframe   创建数据集
    dataframe = pd.DataFrame(matrix, index=class_names, columns=class_names)
    
    # create heatmap 绘制热力图
    sns.heatmap(dataframe, annot=True, cbar=None, cmap="Blues")
    plt.title("Confusion Matrix"), plt.tight_layout()
    plt.ylabel("True Class"), plt.xlabel("Predicted Class")
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

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