1.3預處理與熱圖

阿新 • • 發佈：2018-12-14

1 # 匯入後續所需要的庫 2 from sklearn.datasets import load_iris 3 from sklearn.preprocessing import scale 4 import numpy as np 5 import matplotlib.pyplot as plt 6 7 # 載入資料集 8 data = load_iris() 9 x = data['data'] 10 y = data['target'] 11 col_names = data['feature_names'] 12 13 # 資料預處理 14

# 根據平均值對資料進行縮放 15 x = scale(x, with_std=False) 16 x_ = x[1:26,] # 選取其中25組資料 17 y_labels = range(1, 26) 18 19 # 繪製熱圖 20 plt.close('all') 21 plt.figure(1) 22 fig, ax = plt.subplots() 23 ax.pcolor(x_, cmap=plt.cm.Greens, edgecolors='k') 24 ax.set_xticks(np.arange(0, x_.shape[1])+0.5) # 設定橫縱座標 25

ax.set_yticks(np.arange(0, x_.shape[0])+0.5) 26 ax.xaxis.tick_top() # x軸提示顯示在圖形上方 27 ax.yaxis.tick_left() # y軸提示顯示在圖形的左側 28 ax.set_xticklabels(col_names, minor=False, fontsize=10) # 傳遞標籤資料 29 ax.set_yticklabels(y_labels, minor=False, fontsize=10) 30 plt.show()

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