7、数据探索：从鲍鱼年龄到玻璃类型的多场景分析

数据探索：从鲍鱼年龄到玻璃类型的多场景分析

1. 数据标准化与鲍鱼问题的平行坐标图

在数据处理中，将数据标准化到标准差为 1.0 并不意味着所有数据都落在 -1.0 到 +1.0 之间。标准化更多是将数据框的上下边界大致置于 -1.0 和 +1.0，但很多数据会超出这个范围。

对于鲍鱼问题，我们要探索属性之间以及属性与标签（鲍鱼年龄，以壳环数量表示）的关系。之前处理岩石与地雷数据时，彩色编码的平行坐标图能直观展示关系，但对于鲍鱼这个回归问题，需要对方法进行修改。在岩石与地雷的分类问题中，平行坐标图根据真实分类对数据行进行颜色编码，而鲍鱼问题是回归问题，这里的颜色编码要对应目标值的高低。为了给实数值分配颜色，先将实数值压缩到 [0.0, 1.0] 区间，以下是实现代码：

__author__ = 'mike_bowles'
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
import matplotlib.pyplot as plot
from math import exp

target_url = ("http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-"
              "learning-databases/abalone/abalone.data")
# 读取鲍鱼数据
abalone = pd.read_csv(target_url,header=None, prefix="V")
abalone.columns = ['Sex', 'Length', 'Diameter', 'Height',