【转载】机器学习数据可视化（t-SNE 使用指南）—— Why You Are Using t-SNE Wrong

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前端数据可视化echarts.js使用指南

一.开篇首先这里要感谢一下我的公司,因为公司需求上面的新颖(奇葩)的需求,让我有幸可以学习到一些好玩有趣的前端技术,前端技术中好玩而且比较实用的我想应该要数前端的数据可视化这一方面,目前市面上的数据可视化的框架琳琅满目,例如:D3.js.hightcharts.js.echarts.js………….由于公司对这个项目的需求是1.开发时间短,所以也就限制了D3.js的使用.2.要尽量的减少开发的成本,所以也就不能使用hightcharts.js(hightcharts是一款个人免费,商业付费的框架…

机器学习-数据可视化神器matplotlib学习之路（五）

这次准备做一下pandas在画图中的应用,要做数据分析的话这个更为实用,本次要用到的数据是pthon机器学习库sklearn中一组叫iris花的数据,里面组要有4个特征,分别是萼片长度.萼片宽度.花瓣长度.花瓣宽度,目标值是3种不同类型的花. 机器学习的时候在学习好这四个特征后就可以用来预测花的类型了,而图像化分析这些数据就是机器学习中很关键的步骤,接下来我们开始,先导入数据: import pandas as pd from sklearn import datasets from sklea…

机器学习-数据可视化神器matplotlib学习之路（四）

今天画一下3D图像,首先的另外引用一个包 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D,接下来画一个球体,首先来看看球体的参数方程吧 (0≤θ≤2π,0≤φ≤π) 然后就可以上代码了: from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D a = np.linspace(0, np.pi*2, 20) b = np.linsp…

机器学习-数据可视化神器matplotlib学习之路（三）

之前学习了一些通用的画图方法和技巧,这次就学一下其它各种不同类型的图.好了先从散点图开始,上代码: from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np n = 1024 #生成1024个点 x = np.random.normal(0, 1, n) #正态分布x坐标,均值0标准差1 y = np.random.normal(0, 1, n) #正态分布y坐标,均值0标准差1 color = np.arctan2(y, x) #这个用于渲…

机器学习-数据可视化神器matplotlib学习之路（二）

之前学习了matplotlib的一些基本画图方法(查看上一节),这次主要是学习在图中加一些文字和其其它有趣的东西. 先来个最简单的图 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-2, 2, 50) y = x**2 plt.xlim((-3,3))#设置x坐标范围 plt.ylim((0,5))#设置y坐标范围 plt.plot(x,y) plt.show() 接下来加一下文字描述,第一种方法,…