《机器学习Python实践》- 可视化

作者: 橘猫吃不胖 | 来源:发表于2020-09-11 09:41 被阅读0次

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数据可视化，可视化的目的，是为了更直观的理解数据、更快速的理解数据

单一图表

直方图
又称质量分布图，可以直观的展示每个属性的分布情况

axes = df.hist(figsize=(9,9))

密度图
也叫做KDE图，是一种表现与数据值对应的边界或域对象的图形表示方法，一般用于呈现连续变量。
密度图，类似于对直方图的抽象，用平滑的曲线来描述数据分布。

df.plot.kde(subplots=True, layout=(3,3) , sharex=False , figsize=(9,9))

相比较于直方图，密度图，不需要去考虑分组数量，可以更好的绘制数据的分布形状

箱线图
又称盒须图、箱形图，用来表现数据的分散情况

## 盒须图
df.plot.box(subplots=True, layout=(3,3) , sharex=False,figsize=(9,9))

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