38、利用SciView和Jupyter进行动态数据查看

利用SciView和Jupyter进行动态数据查看

1. 关联矩阵可视化

在查看关联矩阵时，由于无法以彩色展示，可用字母来表示颜色，如Y代表黄色，G代表绿色，P代表紫色。当第一和第二个属性高度相关时，关联矩阵中对应的单元格（第1行第2列和第2行第1列）颜色明亮（黄色或绿色，亮度相近）；第三个属性与其他两个属性的相关性较低，对应单元格为深紫色；每个属性与自身完全相关，因此对角线上的单元格为亮黄色或绿色。

可视化关联矩阵有助于我们快速了解变量之间的关系。SciView中的“Plots”选项卡提供了许多工具，可用于查看和管理数据科学项目中的绘图。

2. 数据查看与操作

2.1 数据选项卡查看

点击SciView中的“Data”选项卡，最初可能看不到太多内容，实际的数据展示在调试器窗口下方。将注意力转移到Python控制台面板（运行程序时会出现在项目窗口底部），面板右侧列出了程序中的所有变量及其值。对于单个变量，该面板足够查看；但对于NumPy数组，在普通调试窗口中查看会有问题。

若要查看NumPy数组，可点击“View as Array”链接（也可右键点击变量激活），此时“Data”面板会显示类似电子表格的表格。在表格中，高值单元格用暖色填充，低值单元格用冷色填充，便于直观比较数值差异。

“Data”面板上方文本框中的变量与下方窗口中的变量相关联，可更改文本框中的变量名（需为有效变量，仅支持NumPy数组和pandas DataFrames），以图形化方式查看对应数据。文本框右侧的格式化器可指定“Data”选项卡中数字的显示格式，使用的格式与普通Python字符串格式化相同。若在控制台视图中选择多个