3、Python机器学习生态系统的实用指南

Python机器学习生态系统的实用指南

1. 数据可视化

在数据可视化方面，我们可以使用不同的库来创建各种类型的图表，帮助我们更好地理解数据。

1.1 Matplotlib绘制柱状图

要生成柱状图，我们需要将x和y值传递给 .bar() 函数。在这个例子中，x值是我们感兴趣的特征长度的数组，这里有四个特征，即DataFrame中的每一列对应一个。可以使用 np.arange() 函数轻松生成这个数组，也可以手动输入。为了让x轴显示我们想要的列名，而不是1到4，我们调用 .set_xticklabels() 函数并传入列名。为了使x标签排列整齐，我们需要调整标签的间距，将 xticks 设置为x加上柱宽的一半（柱宽我们之前设置为0.8）。y值是每个物种的每个特征的平均值。然后我们通过调用 .bar() 函数来绘制每个柱形。需要注意的是，我们为每个系列传递了一个 bottom 参数，它设置了系列的最小y点和下方系列的最大y点，从而创建了堆叠柱状图。最后，我们添加一个图例来描述每个系列，图例中的名称按照柱形从顶部到底部的顺序插入。

以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设我们有一个DataFrame df
features = df.columns[:4]
x = np.arange(len(feature