3、Python 机器学习生态系统中的数据可视化与处理

Python 机器学习生态系统中的数据可视化与处理

在 Python 机器学习生态系统中，有许多强大的库可用于数据可视化、处理和建模。下面将详细介绍一些常用的库及其使用方法。

1. seaborn 库

seaborn 是专门用于统计可视化的库，非常适合与 pandas 的 DataFrame 结合使用，尤其是数据格式为列表示特征、行表示观测值的 tidy data，这也是机器学习应用中最常见的数据形式。

以下是 seaborn 的简单示例：

import seaborn as sns
sns.pairplot(df, hue="class")

仅用这两行代码，就能将所有特征相互绘制并正确标记。seaborn 基于 matplotlib 构建，我们可以使用之前学习的 matplotlib 知识来修改和处理 seaborn 图形。

再看另一个可视化示例：

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(2, 2, figsize=(7, 7))
sns.set(style='white', palette='muted')
sns.violinplot(x=df['class'], y=df['sepal length'], ax=ax[0,0])
sns.violinplot(x=df['class'], y=df['sepal width'], ax=ax[0,1])
sns.violinplot(x