机器学习笔记 - LUX:用于自动探索性数据分析的 Python API

本文介绍了Lux Python库,它自动推荐可视化以简化数据分析过程。Lux通过交互式小部件(如相关、分布、出现和地理小部件)帮助快速理解数据集的特征。文章通过实例展示了如何使用Lux进行自动化EDA,包括安装、数据读取和自定义特征可视化,以提高数据分析效率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1、自动化 EDA 的需求

        探索性数据分析是分析数据集以总结特征的重要统计意义并通过适当的视觉效果可视化每个特征的传播的过程。但是,当数据集中有许多特征时,可视化每个特征是一项繁琐的任务,因为检查每个特征的相关性将是一个漫长的过程。因此,这就是 EDA 自动化过程在减少花在数据分析上的总时间以及花在优化特征选择和异常值分析上的时间方面发挥重要作用的地方。

        这就是需要自动化探索性数据分析过程的地方,各种 Python 库和 API(如 LUX、SweetViz、AutoViz 等)支持探索性数据分析的自动化。在本文中,让我们探讨如何使用 LUX Python API 来自动化探索性数据分析过程。

2、Lux库

        Lux 是一个 Python 库,它通过自动化可视化和数据分析过程来促进快速轻松的数据探索。通过简单地在 Jupyter 笔记本中打印出数据框,Lux 推荐了一组可视化,突出显示数据集中有趣的趋势和模式。可视化通过交互式小部件显示,使用户能够快速浏览大量的可视化集合并理解他们的数据。

        LUX 模块下支持的一些标准小部件如下。

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

坐望云起

如果觉得有用,请不吝打赏

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值