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Python数据可视化操作的原理

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Python使用PCA算法实战


用户需要安装Python包,建议新手安装anaconda,anaconda集成了Python以及在开发过程中一大堆第三方包,比如下文用到的sklearn包。


引入第三方库的PCA算法,sklearn是Pythonz中常用的机器学习第三方模块,对常用的机器学习方法进行了封装,包括回归、降维、分类、聚类等方法。


from sklearn.decomposition import PCA


加载Python中自带的Iris数据集,做机器学习的应该比较熟悉这个数据集。主要包含4个维度,三个类。


from sklearn.datasets import load_iris


irisData = load_iris()


对数据集使用PCA算法,将数据降到2维。


pca = PCA(n_components=2)


reducedData = pca.fit(irisData)


将结果在散点图中画出来,Python功能强大提供可视化图表的能力。但更多是以处理数据为目的,将数据传给前端让前端绘制。

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文章名称:Python数据可视化操作的原理
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