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引言
在數據科學跟呆板進修範疇，Matplotlib跟Scikit-learn是兩個非常風行的東西。Matplotlib以其富強的數據可視化功能而馳名，而Scikit-learn則是一個功能豐富的呆板進修庫。本文將探究怎樣將Matplotlib與Scikit-learn完美融合，幫助讀者輕鬆入門數據可視化跟呆板進修。
Matplotlib簡介
Matplotlib是一個Python庫，用於創建高品質的圖表。它供給了多種畫圖東西，包含線圖、散點圖、柱狀圖、餅圖等。Matplotlib的重要特點如下：
- 易於利用：Matplotlib的API計劃簡潔，易於上手。
- 可定製性：可能自定義圖表的色彩、款式、標註等。
- 跨平台：可能在Windows、Linux跟Mac OS上運轉。
Scikit-learn簡介
Scikit-learn是一個開源的Python呆板進修庫，供給了多種呆板進修演算法，包含分類、回歸、聚類、降維等。Scikit-learn的重要特點如下：
- 簡單易用：Scikit-learn的API計劃簡潔，易於利用。
- 功能豐富：供給了多種呆板進修演算法跟東西。
- 高效：Scikit-learn利用了高效的NumPy跟SciPy庫。
Matplotlib與Scikit-learn的融合
Matplotlib跟Scikit-learn可能完美融合，用於數據可視化跟呆板進修。以下是一些利用示例：
1. 數據可視化
利用Scikit-learn處理數據後，可能利用Matplotlib停止可視化，以便更好地懂得數據。
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 載入數據集
digits = datasets.load_digits()
# 分割數據集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.3, random_state=0)
# 可視化數據
plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train)
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.title('Scatter Plot of Training Data')
plt.show()
2. 呆板進修模型可視化
利用Scikit-learn練習模型後，可能利用Matplotlib可視化模型。
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
# 載入數據集
iris = datasets.load_iris()
# 分割數據集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=0)
# 練習模型
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1).fit(X_train, y_train)
# 可視化決定界限
xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(X_train[:, 0].min(), X_train[:, 0].max(), 100),
np.linspace(X_train[:, 1].min(), X_train[:, 1].max(), 100))
Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)
plt.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.4)
plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train, s=20)
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.title('Decision Boundary of SVM')
plt.show()
總結
Matplotlib跟Scikit-learn是數據科學跟呆板進修範疇的重要東西。經由過程將它們融合，可能輕鬆實現數據可視化跟呆板進修。本文介紹了Matplotlib跟Scikit-learn的基本不雅點，並供給了一些利用示例，盼望對讀者有所幫助。