1.数据准备
1.导包
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt #画图使用
2.数据准备
#训练数据
rowdata = {'酒精浓度':[14.23,13.2,13.16,14.37,13.24,12.07,12.43,11.79,12.37,12.04],
'颜色深度':[5.64,4.38,5.68,4.80,4.32,2.76,3.94,3. ,2.12,2.6 ],
'品种':[0,0,0,0,0,1,1,1,1,1]}
#0 代表“黑皮诺”,1代表“赤霞珠”
new_data = np.array([12.8,4.1])
3.将数据转化成DataFrame以便使用
#将原始数据转化dataframe
wine_data = pd.DataFrame(rowdata)
wine_data
2. 将数据绘制到二维图片上去
# 查看风格
plt.style.available
# 设置风格
plt.style.use('ggplot')
# 设置图片清晰度
plt.figure(dpi=200)
# 可视化: scatter, plot
# 参数
# cmap=None, color map映射,设置颜色映射。传入数值序列,会按照数值大小映射成不同的颜色
# c=None,不同颜色分类,比如指定颜色或者直接拿数据处理
# cmap=None, 颜色方案,比如rainbow彩虹
p = plt.scatter(X1, Y1, c=wine_data.品种, cmap='rainbow')#散点图
plt.scatter(x = [1,2,3,4,5,6,7], y=[1,2,3,4,5,6,7], c=[1,2,3,4,5,6,7], cmap='rainbow')
X1 = wine_data.酒精浓度
Y1 = wine_data.颜色深度
#Windows电脑 Matplotlib支持中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
#mac电脑 Matplotlib支持中文
plt.rcParams['font.family']=['Arial Unicode MS']
1.数据准备
#将两组数据绘制到同一个图表中,所以需要两个数据data0、data1
data0 = wine_data[wine_data.品种 == 0]
data0
data1 = wine_data[wine_data.品种 == 1]
data1
2.将数据绘制出来(图例在默认左上)
# 设置图片清晰度
plt.figure(dpi=200)
# 分别进行散点图绘制
plt.scatter(data0.酒精浓度, data0.颜色深度, c='purple', label='黑皮诺')
plt.scatter(data1.酒精浓度, data1.颜色深度, c='red', label='赤霞珠')
plt.legend() # 添加图例,将图例显示出来
3.将数据绘制出来(指定图例位置)
# 设置图片清晰度
plt.figure(dpi=200)
# 分别进行散点图绘制
plt.scatter(data0.酒精浓度, data0.颜色深度, c='purple', label='黑皮诺')
plt.scatter(data1.酒精浓度, data1.颜色深度, c='red', label='赤霞珠')
plt.legend(loc='lower right') # 添加图例,修改图例位置
4.将数据绘制出来(追加新数据)
# 将新的数据绘制到图中
# 设置图片清晰度
plt.figure(dpi=200)
# 分别进行散点图绘制
plt.scatter(data0.酒精浓度, data0.颜色深度, c='purple', label='黑皮诺')
plt.scatter(data1.酒精浓度, data1.颜色深度, c='red', label='赤霞珠')
plt.scatter(new_data[0], new_data[1], c='yellow')
plt.legend(loc='lower right') # 添加图例,修改图例位置
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