可視化能幫助我們更好的理解高維空間到底發(fā)生了什么。
一般可以使用matlba的pyplot來進行繪制：

import matplotlib.pyplot as plt

scatter

對二維空間點進行繪制，最簡單的如下：

""" Simple demo of a scatter plot. """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltN = 50 x = np.random.rand(N) y = np.random.rand(N) colors = np.random.rand(N) area = np.pi * (15 * np.random.rand(N))**2 # 0 to 15 point radiiplt.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha=0.5) plt.show()

這是官網(wǎng)上的一個例子，效果圖如下：

我們來對上面的一些函數(shù)的參數(shù)進行解讀。

• x
  表示要描繪的點的橫坐標
• y
  要描繪的店的做坐標從，是一個array或者一個list
• s
  默認描繪的是一個圓形的點，s表示的點的大小，可以是一個具體的數(shù)字，也可以是一個list的形式，要求跟點的個數(shù)保持一致；
• c
  表示描繪的點的顏色，顏色參考這里
• alpha
  表示描繪的顏色的透明度，從0-1表示透明到不透明；

除了以上參數(shù)之外，其實還有一些參數(shù)可以使用：

• marker
  可以選擇的值包括：

  • ‘o’ 表示圓形
  • ‘d’ 表示菱形
    可以參考這篇文章

• edgecolors
  可以給描繪的點加上邊框，設(shè)置邊框的顏色，也可以設(shè)置邊框的粗度。

plot

用來在兩個點之間添加一條線段：

plt.plot([x0, x1], [y0, y1], color='r')

一幅圖中有兩個點集合，用不同的顏色和形狀描繪

這個其實只需要plt.scater函數(shù)寫兩遍，傳入不同的參數(shù)就可以了。
不過需要注意的時候，如果是把高維空間的點降維之后顯示的，最好把兩個點集合放在同一個數(shù)組里面，再去降維，因為如果用tsne的話，是保證點的相對位置保持不變，如果放在不同的集合，可能降維之后不在同一個空間中。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Plot 绘制点图的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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