21、Matplotlib 可视化：从离散颜色图到自定义标注

Matplotlib 可视化：从离散颜色图到自定义标注

1. 离散颜色图的使用

离散颜色图在数据可视化中有着独特的用途。例如，在处理手写数字数据时，离散颜色图能帮助我们更清晰地展示数据特征。

1.1 手写数字数据可视化

首先，我们从 Scikit - Learn 中加载手写数字数据。以下是具体的代码实现：

from sklearn.datasets import load_digits
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载 0 到 5 的数字图像
digits = load_digits(n_class=6)
fig, ax = plt.subplots(8, 8, figsize=(6, 6))
for i, axi in enumerate(ax.flat):
    axi.imshow(digits.images[i], cmap='binary')
    axi.set(xticks=[], yticks=[])
plt.show()

在这个代码中，我们使用 load_digits 函数加载了 0 到 5 的手写数字图像，然后使用 plt.subplots 创建了一个 8x8 的子图网格，将每个数字图像显示在子图中，并使用 cmap='binary' 设置为二值颜色图。

1.2 数据降维与可视化

由于每个数字由 64 个像素的色调定义，我们可以将每个数字看作 64 维空间中的一