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波士頓房價資料集視覺化

import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
import numpy as np

# 呼叫資料
boston_house = tf.keras.datasets.boston_housing
(train_x, train_y), (test_x, test_y) = boston_house.load_data(test_split=0.1)

# 開始繪圖
plt.rcParams["font.family"] = 'SimHei'  # 將字型改為中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus
'] = False # 設定了中文字型預設後,座標的"-"號無法顯示,設定這個引數就可以避免 plt.figure(figsize=(16, 10)) # 設定繪圖尺寸 for i in range(13): plt.subplot(4, 4, (i + 1)) plt.scatter(train_x[:, i], train_y, 5) # plt.scatter(train_x[:,5],train_y) # 繪製散點圖,只取x資料的第6列(房間數目資料) plt.xlabel('x[{}]'.format(i), fontsize=10) #
設定x軸標籤文字 plt.ylabel('房價', fontsize=10) plt.title('波士頓房價與x[{}]關係'.format(i), fontsize=10) # 設定圖示題 plt.tight_layout(rect=[0,0,1,0.9]) # 優化子圖與總標題的位置,防止重疊 plt.suptitle('各屬性與房價的關係', x=0.5, y=1, fontsize=20) # 設定總標題 plt.show()