Iris 数据的散点矩阵
Scatter matrix for Iris data
刚接触 Python 但在不使用 lab 的情况下为鸢尾花数据 做散点矩阵的同事遇到了挑战。
我认为一个 for 循环可以用来通过一个特征在另一个特征上绘制散点图。
我已将所有功能都放在 X 中。请告知我在下面的代码中做了什么样的混乱 - 我得到了 "x and Y must be of equal size error"。你还会怎么做?
for c in X:
plt.scatter(c,X[:,0:4] )
plt.show
谢谢
最终经过多次试验,这是我设法在对角线上开发带有直方图的散点矩阵的答案之一。欢迎编辑以改进代码,特别是如何将图例添加到散点图?谢谢
fig = plt.figure( figsize=(8.5,8.5))
t= 1
for i in range (0,4):
for j in range (0,4):
if i==j:
fig.add_subplot(4,4,t)
plt.hist(X[:,i])
plt.xlabel( feature_names[i] )
else:
fig.add_subplot(4,4,t)
plt.scatter(X[:, i], X[:, j],cmap=plt.cm.Paired,c=Y, s=6)
plt.xlabel( feature_names[i] )
plt.ylabel( feature_names[j] )
#legend(feature_names[Y])
t=t+1
刚接触 Python 但在不使用 lab 的情况下为鸢尾花数据 做散点矩阵的同事遇到了挑战。
我认为一个 for 循环可以用来通过一个特征在另一个特征上绘制散点图。
我已将所有功能都放在 X 中。请告知我在下面的代码中做了什么样的混乱 - 我得到了 "x and Y must be of equal size error"。你还会怎么做?
for c in X:
plt.scatter(c,X[:,0:4] )
plt.show
谢谢
最终经过多次试验,这是我设法在对角线上开发带有直方图的散点矩阵的答案之一。欢迎编辑以改进代码,特别是如何将图例添加到散点图?谢谢
fig = plt.figure( figsize=(8.5,8.5))
t= 1
for i in range (0,4):
for j in range (0,4):
if i==j:
fig.add_subplot(4,4,t)
plt.hist(X[:,i])
plt.xlabel( feature_names[i] )
else:
fig.add_subplot(4,4,t)
plt.scatter(X[:, i], X[:, j],cmap=plt.cm.Paired,c=Y, s=6)
plt.xlabel( feature_names[i] )
plt.ylabel( feature_names[j] )
#legend(feature_names[Y])
t=t+1