27
4
CFSDN nhấn mạnh vào giá trị tạo ra nguồn mở và chúng tôi cam kết xây dựng nền tảng chia sẻ tài nguyên để mọi nhân viên CNTT có thể tìm thấy thế giới tuyệt vời của bạn tại đây.
Bài viết blog CFSDN này tổng hợp hai phương pháp triển khai đồ thị tọa độ song song trong Python, được tác giả sưu tầm và biên soạn. Nếu bạn quan tâm tới bài viết này thì nhớ like nhé.
Biểu đồ tọa độ song song, một cách trực quan hóa dữ liệu. Nhiều trục tọa độ dọc và song song được sử dụng để biểu thị nhiều kích thước và tỷ lệ trên các kích thước biểu thị các giá trị tương ứng trên thuộc tính. Một đường đa tuyến được kết nối biểu thị một mẫu và các màu khác nhau được sử dụng để phân biệt các danh mục.
Nhưng thật đáng tiếc là tôi có ít tài năng và ít kiến thức nên không thể triển khai các màu sắc khác nhau trong Python để phân biệt các danh mục khác nhau. Nếu bạn là bậc thầy quan tâm đến điều này, vui lòng không đọc thêm. . . . . . . . .
Hình trên là sơ đồ tọa độ song song được vẽ dựa trên bộ dữ liệu mống mắt.
Tách riêng Tách riêng Tách riêng Tách riêng Tách riêng Tách riêng.
Không dài dòng nữa, hãy bắt đầu với mã chính thức.
Phương pháp 1. Được triển khai dựa trên gói của bên thứ ba pyecharts.
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
|
từ
biểu đồ hình tròn
nhập khẩu
Song song
nhập khẩu
matplotlib.pyplot như plt
nhập khẩu
gấu trúc như pd
nhập khẩu
numpy như np
dữ liệu
=
pd. đọc_csv(
'iris.csv'
)
dữ liệu_1
=
np.mảng(dữ liệu[[
'Chiều dài lá đài'
,
'Chiều rộng của lá đài'
,
'Chiều dài cánh hoa'
,
'Chiều rộng cánh hoa'
]]).tolist()
sơ đồ
=
[
'Chiều dài lá đài'
,
'Chiều rộng của lá đài'
,
'Chiều dài cánh hoa'
,
'Chiều rộng cánh hoa'
]
song song
=
Song song(
'sơ đồ tọa độ song song iris'
)
parallel.config(sơ đồ)
song song.thêm(
'dasfd'
,dữ liệu_1,là_ngẫu_nhiên
=
ĐÚNG VẬY
)
song song
|
Thật không may, kết quả chính xác của việc chạy như thế này là hình trên và không có cách nào để phân biệt các danh mục khác nhau với các màu sắc khác nhau. Phải nói rằng đó là một nơi rất khó chịu. Lúc đó cả lao động và quản lý đều nghĩ đến chiếc máy tính, hahahaha. . .
Hãy để tôi nói vài lời ở đây. Gói pyecharts thực sự dễ sử dụng. Nó có thể nhận ra tất cả các loại hình ảnh. Những người bạn quan tâm có thể muốn thử nghiệm nó.
Phương pháp 2, được triển khai dựa trên pandas.
Gì? gấu trúc? Thanh kiếm vô song này không phải dùng để xử lý một số dữ liệu sao? Khi nào nó có chức năng vẽ tranh vậy Liz, em không có bánh mèo phải không?
Thành thật mà nói, LZ không ngờ rằng vào thời điểm đó, gấu trúc có thể được sử dụng để vẽ tranh, và đó là một biểu đồ tọa độ song song. Đây là mã:
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
nhập khẩu
matplotlib.pyplot như plt
nhập khẩu
gấu trúc như pd
từ
pandas.tools.plotting
nhập khẩu
tọa độ song song
dữ liệu
=
pd. đọc_csv(
'iris.csv'
)
dữ liệu_1
=
dữ liệu[[
'Giống loài'
,
'Chiều dài lá đài'
,
'Chiều rộng của lá đài'
,
'Chiều dài cánh hoa'
,
'Chiều rộng cánh hoa'
]]
tọa độ song song(dữ liệu_1,
'Giống loài'
)
plt.legend(loc
=
'trung tâm phía trên'
, bbox_to_anchor
=
(
0,5
,
-
0,1
),ncol
=
3
,hộp lạ mắt
=
ĐÚNG VẬY
,bóng tối
=
ĐÚNG VẬY
)
plt.hiển thị()
|
Chạy nó và bạn sẽ nhận được hình ảnh dưới đây.
Không khó để nhận ra rằng bức tranh này có nhiều màu sắc khác nhau, nhưng tỷ lệ của từng trục tọa độ là 0-8. Điều tôi hy vọng là mỗi trục đều độc lập...
Trên đây là một số kết quả tôi nhận được khi thảo luận về cách triển khai các biểu đồ tọa độ song song trong Python. Cả hai phương pháp đều không thể đạt được nhu cầu của chúng ta một cách hoàn hảo (độc lập về trục, sự khác biệt về màu sắc). Như người ta vẫn nói, sống đến già và học đến già. Nếu các thầy có cách nào đạt được thì có thể chỉ cho em với, em sẽ rất biết ơn! .
Mặc dù lz không thể vẽ được sơ đồ tọa độ song song vừa ý bằng Python nhưng cuối cùng anh ấy cũng đã nhận ra nó bằng Echarts (haha, đôi khi không còn cách nào khác, vì vậy bạn cũng có thể thử thay đổi công cụ).
Vui lòng đính kèm mã trên đường đi, nếu không bạn lo lắng bị kéo vào vòng tròn nhỏ.
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
|
/
/
Sơ đồ:
/
/
ngày, chỉ số AQI, PM2.
5
,PM10,CO,NO2,SO2
là dữ liệu1
=
[[
5.1
,
3,5
,
1.4
,
0,2
], [
4.9
,
3.0
,
1.4
,
0,2
], [
4.7
,
3.2
,
1.3
,
0,2
], [
4.6
,
3.1
,
1,5
,
0,2
], [
5.0
,
3.6
,
1.4
,
0,2
], [
5.4
,
3.9
,
1.7
,
0,4
], [
4.6
,
3.4
,
1.4
,
0,3
], [
5.0
,
3.4
,
1,5
,
0,2
], [
4.4
,
2.9
,
1.4
,
0,2
], [
4.9
,
3.1
,
1,5
,
0,1
], [
5.4
,
3.7
,
1,5
,
0,2
], [
4.8
,
3.4
,
1.6
,
0,2
], [
4.8
,
3.0
,
1.4
,
0,1
], [
4.3
,
3.0
,
1.1
,
0,1
], [
5.8
,
4.0
,
1.2
,
0,2
], [
5.7
,
4.4
,
1,5
,
0,4
], [
5.4
,
3.9
,
1.3
,
0,4
], [
5.1
,
3,5
,
1.4
,
0,3
], [
5.7
,
3.8
,
1.7
,
0,3
], [
5.1
,
3.8
,
1,5
,
0,3
], [
5.4
,
3.4
,
1.7
,
0,2
], [
5.1
,
3.7
,
1,5
,
0,4
], [
4.6
,
3.6
,
1.0
,
0,2
], [
5.1
,
3.3
,
1.7
,
0,5
], [
4.8
,
3.4
,
1.9
,
0,2
], [
5.0
,
3.0
,
1.6
,
0,2
], [
5.0
,
3.4
,
1.6
,
0,4
], [
5.2
,
3,5
,
1,5
,
0,2
], [
5.2
,
3.4
,
1.4
,
0,2
], [
4.7
,
3.2
,
1.6
,
0,2
], [
4.8
,
3.1
,
1.6
,
0,2
], [
5.4
,
3.4
,
1,5
,
0,4
], [
5.2
,
4.1
,
1,5
,
0,1
], [
5,5
,
4.2
,
1.4
,
0,2
], [
4.9
,
3.1
,
1,5
,
0,1
], [
5.0
,
3.2
,
1.2
,
0,2
], [
5,5
,
3,5
,
1.3
,
0,2
], [
4.9
,
3.1
,
1,5
,
0,1
], [
4.4
,
3.0
,
1.3
,
0,2
], [
5.1
,
3.4
,
1,5
,
0,2
], [
5.0
,
3,5
,
1.3
,
0,3
], [
4,5
,
2.3
,
1.3
,
0,3
], [
4.4
,
3.2
,
1.3
,
0,2
], [
5.0
,
3,5
,
1.6
,
0,6
], [
5.1
,
3.8
,
1.9
,
0,4
], [
4.8
,
3.0
,
1.4
,
0,3
], [
5.1
,
3.8
,
1.6
,
0,2
], [
4.6
,
3.2
,
1.4
,
0,2
], [
5.3
,
3.7
,
1,5
,
0,2
], [
5.0
,
3.3
,
1.4
,
0,2
]
];
có dữ liệu2
=
[[
7.0
,
3.2
,
4.7
,
1.4
], [
6.4
,
3.2
,
4,5
,
1,5
], [
6.9
,
3.1
,
4.9
,
1,5
], [
5,5
,
2.3
,
4.0
,
1.3
], [
6,5
,
2.8
,
4.6
,
1,5
], [
5.7
,
2.8
,
4,5
,
1.3
], [
6.3
,
3.3
,
4.7
,
1.6
], [
4.9
,
2.4
,
3.3
,
1.0
], [
6.6
,
2.9
,
4.6
,
1.3
], [
5.2
,
2.7
,
3.9
,
1.4
], [
5.0
,
2.0
,
3,5
,
1.0
], [
5.9
,
3.0
,
4.2
,
1,5
], [
6.0
,
2.2
,
4.0
,
1.0
], [
6.1
,
2.9
,
4.7
,
1.4
], [
5.6
,
2.9
,
3.6
,
1.3
], [
6.7
,
3.1
,
4.4
,
1.4
], [
5.6
,
3.0
,
4,5
,
1,5
], [
5.8
,
2.7
,
4.1
,
1.0
], [
6.2
,
2.2
,
4,5
,
1,5
], [
5.6
,
2,5
,
3.9
,
1.1
], [
5.9
,
3.2
,
4.8
,
1.8
], [
6.1
,
2.8
,
4.0
,
1.3
], [
6.3
,
2,5
,
4.9
,
1,5
], [
6.1
,
2.8
,
4.7
,
1.2
], [
6.4
,
2.9
,
4.3
,
1.3
], [
6.6
,
3.0
,
4.4
,
1.4
], [
6.8
,
2.8
,
4.8
,
1.4
], [
6.7
,
3.0
,
5.0
,
1.7
], [
6.0
,
2.9
,
4,5
,
1,5
], [
5.7
,
2.6
,
3,5
,
1.0
], [
5,5
,
2.4
,
3.8
,
1.1
], [
5,5
,
2.4
,
3.7
,
1.0
], [
5.8
,
2.7
,
3.9
,
1.2
], [
6.0
,
2.7
,
5.1
,
1.6
], [
5.4
,
3.0
,
4,5
,
1,5
], [
6.0
,
3.4
,
4,5
,
1.6
], [
6.7
,
3.1
,
4.7
,
1,5
], [
6.3
,
2.3
,
4.4
,
1.3
], [
5.6
,
3.0
,
4.1
,
1.3
], [
5,5
,
2,5
,
4.0
,
1.3
], [
5,5
,
2.6
,
4.4
,
1.2
], [
6.1
,
3.0
,
4.6
,
1.4
], [
5.8
,
2.6
,
4.0
,
1.2
], [
5.0
,
2.3
,
3.3
,
1.0
], [
5.6
,
2.7
,
4.2
,
1.3
], [
5.7
,
3.0
,
4.2
,
1.2
], [
5.7
,
2.9
,
4.2
,
1.3
], [
6.2
,
2.9
,
4.3
,
1.3
], [
5.1
,
2,5
,
3.0
,
1.1
], [
5.7
,
2.8
,
4.1
,
1.3
]
];
dữ liệu3 ở đâu
=
[[
6.3
,
3.3
,
6.0
,
2,5
], [
5.8
,
2.7
,
5.1
,
1.9
], [
7.1
,
3.0
,
5.9
,
2.1
], [
6.3
,
2.9
,
5.6
,
1.8
], [
6,5
,
3.0
,
5.8
,
2.2
], [
7.6
,
3.0
,
6.6
,
2.1
], [
4.9
,
2,5
,
4,5
,
1.7
], [
7.3
,
2.9
,
6.3
,
1.8
], [
6.7
,
2,5
,
5.8
,
1.8
], [
7.2
,
3.6
,
6.1
,
2,5
], [
6,5
,
3.2
,
5.1
,
2.0
], [
6.4
,
2.7
,
5.3
,
1.9
], [
6.8
,
3.0
,
5,5
,
2.1
], [
5.7
,
2,5
,
5.0
,
2.0
], [
5.8
,
2.8
,
5.1
,
2.4
], [
6.4
,
3.2
,
5.3
,
2.3
], [
6,5
,
3.0
,
5,5
,
1.8
], [
7.7
,
3.8
,
6.7
,
2.2
], [
7.7
,
2.6
,
6.9
,
2.3
], [
6.0
,
2.2
,
5.0
,
1,5
], [
6.9
,
3.2
,
5.7
,
2.3
], [
5.6
,
2.8
,
4.9
,
2.0
], [
7.7
,
2.8
,
6.7
,
2.0
], [
6.3
,
2.7
,
4.9
,
1.8
], [
6.7
,
3.3
,
5.7
,
2.1
], [
7.2
,
3.2
,
6.0
,
1.8
], [
6.2
,
2.8
,
4.8
,
1.8
], [
6.1
,
3.0
,
4.9
,
1.8
], [
6.4
,
2.8
,
5.6
,
2.1
], [
7.2
,
3.0
,
5.8
,
1.6
], [
7.4
,
2.8
,
6.1
,
1.9
], [
7.9
,
3.8
,
6.4
,
2.0
], [
6.4
,
2.8
,
5.6
,
2.2
], [
6.3
,
2.8
,
5.1
,
1,5
], [
6.1
,
2.6
,
5.6
,
1.4
], [
7.7
,
3.0
,
6.1
,
2.3
], [
6.3
,
3.4
,
5.6
,
2.4
], [
6.4
,
3.1
,
5,5
,
1.8
], [
6.0
,
3.0
,
4.8
,
1.8
], [
6.9
,
3.1
,
5.4
,
2.1
], [
6.7
,
3.1
,
5.6
,
2.4
], [
6.9
,
3.1
,
5.1
,
2.3
], [
5.8
,
2.7
,
5.1
,
1.9
], [
6.8
,
3.2
,
5.9
,
2.3
], [
6.7
,
3.3
,
5.7
,
2,5
], [
6.7
,
3.0
,
5.2
,
2.3
], [
6.3
,
2,5
,
5.0
,
1.9
], [
6,5
,
3.0
,
5.2
,
2.0
], [
6.2
,
3.4
,
5.4
,
2.3
], [
5.9
,
3.0
,
5.1
,
1.8
]
];
lược đồ var
=
[
{tên:
'Chiều dài lá đài'
, chỉ mục:
0
, chữ:
'Chiều dài lá đài'
},
{tên:
'Chiều rộng của lá đài'
, chỉ mục:
1
, chữ:
'Chiều rộng của lá đài'
},
{tên:
'Chiều dài cánh hoa'
, chỉ mục:
2
, chữ:
'Chiều dài cánh hoa'
},
{tên:
'Chiều rộng cánh hoa'
, chỉ mục:
3
, chữ:
'Chiều rộng cánh hoa'
},
];
biến lineStyle
=
{
Bình thường: {
chiều rộng:
1
,
độ mờ đục:
0,5
}
};
lựa chọn
=
{
huyền thoại: {
đứng đầu:
0
,
dữ liệu:[
'Iris-setosa'
,
'Iris-nhiều màu'
,
'Iris-virginica'
],
mụcGap:
10
},
song songTrục: [
{mờ:
0
, tên: lược đồ[
0
].chữ},
{mờ:
1
, tên: lược đồ[
1
].chữ},
{mờ:
2
, tên: lược đồ[
2
].chữ},
],
song song: {
bên trái:
'5%'
,
Phải:
'13%'
,
đáy:
'10%'
,
đứng đầu:
'15%'
,
parallelAxisMặc định: {
kiểu
:
'giá trị'
,
tên:
'Tọa độ song song'
,
tênVị trí:
'kết thúc'
,
khoảng cách tên:
20
,
TênTextStyle: {
fontSize:
12
}
}
},
loạt: [
{
tên:
'Iris-setosa'
,
kiểu
:
'song song'
,
lineStyle: Kiểu dòng,
dữ liệu: dữ liệu1
},
{
tên:
'Iris-nhiều màu'
,
kiểu
:
'song song'
,
lineStyle: Kiểu dòng,
dữ liệu: dữ liệu2
},
{
tên:
'Iris-virginica'
,
kiểu
:
'song song'
,
lineStyle: Kiểu dòng,
ngày: ngày 3
},
]
};
|
Thôi các anh em ơi nhanh tay like cho tôi đi, nếu không tôi Fat Tiger sẽ đánh chết tất cả mọi người ở đây bằng nắm đấm nhỏ của mình. Hãy nhớ rằng chỉ vậy thôi. . . . .
Tổng hợp trên đây về 2 phương pháp triển khai đồ thị tọa độ song song trong Python là toàn bộ nội dung được biên tập viên chia sẻ, hy vọng có thể cho các bạn tham khảo và mong các bạn ủng hộ.
Liên kết gốc: https://blog.csdn.net/xywsh0/article/details/80452636.
Cuối cùng, bài viết tóm tắt về hai phương pháp thực hiện biểu đồ tọa độ song song trong Python kết thúc tại đây. Nếu bạn muốn biết thêm về tóm tắt hai phương pháp thực hiện biểu đồ tọa độ song song trong Python, vui lòng tìm kiếm bài viết CFSDN hoặc tiếp tục duyệt. bài viết liên quan, hy vọng bạn sẽ ủng hộ blog của tôi trong tương lai! .
27
4
0
Tôi đang làm việc với một tập hợp 173k điểm được dán nhãn là 160 nhóm. Tôi muốn giảm số lượng nhóm/cụm bằng cách hợp nhất những nhóm gần nhất (xuống còn 9 hoặc 10 nhóm). Tôi đã tìm kiếm sklearn hoặc các thư viện tương tự nhưng không thành công. Tôi đoán nó chỉ phân cụm qua knn
Tôi có một danh sách phẳng gồm các số được nhóm hợp lý thành nhóm 3, trong đó mỗi bộ ba là (số, __bỏ qua, cờ [0 hoặc 1]), ví dụ: [7,56,1, 8,0, 0, 2 ,0,0, 6,1,
Tôi đang sử dụng pipenv để quản lý các gói của mình. Tôi muốn viết một tập lệnh python để gọi một tập lệnh python khác bằng môi trường ảo khác (VE). Cách chạy python script 1 bằng VE1 và gọi p khác
Giả sử tôi có tệp script.py nằm ở path = "foo/bar/script.py". Tôi đang tìm cách truyền hàm exec_script() bằng Python từ Python chính của tôi
Điều này nghe có vẻ như một câu đố hay một trò đùa, nhưng thực sự tôi vẫn chưa tìm ra câu trả lời cho câu hỏi này. Vấn đề chính xác là gì? Tôi muốn chạy 2 tập lệnh. Trong tập lệnh đầu tiên, tôi gọi một tập lệnh khác, nhưng tôi muốn chúng tiếp tục song song chứ không phải theo hai luồng riêng biệt. Chủ yếu là vì tôi không muốn
Tôi có một phần mềm với python 2.5.5. Tôi muốn gửi lệnh sẽ khởi động tập lệnh trong python 2.7.5 và sau đó tiếp tục thực thi tập lệnh. Tôi đã thử sử dụng #!python2.7.5 và http://re
Tôi đang sử dụng dòng lệnh python (sử dụng python 2.7) và đang cố chạy tập lệnh Python. Hệ điều hành của tôi là Windows 7. Tôi đã đặt thư mục của mình vào thư mục chứa tất cả các tập lệnh của mình bằng cách sử dụng: os.chdir("
Tiết lộ nội dung: Đã giải quyết được một phần (xem phần cuối). Đây là một ví dụ về mã sử dụng tính năng nhúng Python: #include int main(int argc, char** argv) { Py_SetPythonHome
Giả sử tôi có danh sách sau, tương ứng với giá cổ phiếu tại các thời điểm: giá = [1, 3, 7, 10, 9, 8, 5, 3, 6, 8, 12, 9, 6, 10, 13, 8, 4 , 11] Tôi muốn xác định điều nào sau đây nói chung là phù hợp nhất
Vì vậy, tôi đang cố gắng thay đổi nền của khung này khi một nút radio nhất định được chọn. Khung của tôi thuộc một lớp và chức năng của các nút radio nằm ngoài lớp đó. (Bằng cách này tôi có thể gọi chúng trên tất cả các khung khác.) Vấn đề là bất cứ khi nào tôi chọn nút radio, tôi đều gặp lỗi sau: co
Tôi đang cố gắng so sánh một chuỗi với một biểu thức chính quy trong python như sau, #!/usr/bin/env python3 import re str1 = "Expecting property name
Hãy xem xét mô-đun Boost.Python nguyên mẫu sau đây, mô-đun này nhập lớp "D" từ tệp tiêu đề C++ riêng biệt. /* tập tin: a/b.cpp */ BOOST_PYTHON_MODULE(c)
Làm cách nào để viết chương trình để "xác định số dòng của lệnh gọi hàm?" Mô-đun kiểm tra python cung cấp tùy chọn để xác định số dòng, tuy nhiên, def di(): return Inspection.currentframe().f_back.f_l
Tôi đã cài đặt Python 2.7 bằng macports và do biến $PATH của tôi, đây là những gì tôi nhận được khi nhập $python. Tuy nhiên, virtualenv sử dụng Python 2.6 theo mặc định, ngoại trừ
Tôi chỉ muốn hỏi làm thế nào để tăng tốc độ nghiên cứu trên python. Tôi có một dòng chuỗi dài có độ dài 176861 (tức là các ký tự chữ và số có một số ký hiệu) và tôi đã kiểm tra dòng này bằng hàm này để nghiên cứu: def getExe
list1= [u'%app%%General%%%Council%', u'%people%', u'%people%%Regional%%%Council%%Mandate%', u'%ppp%%Ge
Câu hỏi này đã có câu trả lời ở đây: Pythonic có sử dụng khả năng hiểu danh sách chỉ cho các tác dụng phụ không? (7 câu trả lời) Đã đóng 4 tháng trước. kể
Tôi muốn kết hợp hai danh sách thành một danh sách bằng Python như sau: a = [1,1,1,2,2,2,3,3,3,3] b= ["Sun", "is", "bright ", "Tháng Sáu","và" ,"Ju
Tôi đang chạy Mac OS X 10.8.4 (Darwin 12.4.0) với bản phát hành Boost mới nhất (1.55.0). Tôi đang làm theo hướng dẫn ở đây để xây dựng hướng dẫn Boost-Pyth đi kèm với bản phân phối của tôi
Đang học Python, tôi đang cố gắng tạo một công cụ quét web mà không cần bất kỳ thư viện của bên thứ 3 nào để quy trình này không được sắp xếp hợp lý đối với tôi và tôi biết mình đang làm gì. Tôi đã xem một số tài nguyên trực tuyến nhưng tất cả chúng đều khiến tôi bối rối về điều gì đó. ngoại hình html
Trung tâm cá nhân
Điều phát hành
từ bỏ
Tôi là một lập trình viên xuất sắc, rất giỏi!