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法學研究如何使用Python中的‘seaborn’庫以視覺化的方式表示資料？
機器學習處理從資料中建立模型以及對從未見過的資料進行泛化的過程。提供給機器學習模型作為輸入的資料應該能夠被系統正確理解，以便它可以解釋資料併產生結果。
Seaborn是一個有助於資料視覺化的庫。它帶有自定義主題和高階介面。此介面有助於自定義和控制資料型別以及在應用某些過濾器時資料行為。
Seaborn庫包含一個名為‘set_Style()’的介面，有助於使用不同的樣式。可以使用上述函式設定繪圖的主題。
讓我們嘗試使用Python中的Seaborn視覺化一個簡單的資料集：
示例
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
def sine_plot(flip=1):
x = np.linspace(0, 9, 50)
for i in range(1, 7):
plt.plot(x, np.sin(x + i * .68) * (6 - i) * flip)
import seaborn as sb
sb.set_style("whitegrid")
print("The data is being plotted ")
sine_plot()
plt.show()輸出
解釋
- 匯入所需的包。
- 使用名為‘sine_plot’的使用者定義函式生成輸入資料。
- 使用set_style函式設定繪圖型別。
- 指定使用seaborn庫繪製此資料。
- 此視覺化資料顯示在控制檯上。
更新於：2020年12月11日
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