来自维基百科
我们的大脑通常最多能感知三维空间,超过三维就很难想象了。尽管是三维,理解起来也很费劲,所以大多数情况下都使用二维平面。
不过,我们仍然可以绘制出多维空间,今天就来用 Python 的 plotly 库绘制下三维到六维的图,看看长什么样。
数据我们使用一份来自 UCI 的真实汽车数据集,该数据集包括 205 个样本和 26 个特征,从中选择 6 个特征来绘制图形:
基础工作
安装好 plotly 包:
pip install plotly
加载数据集(文末会提供):
import pandas as pd data = pd.read_csv("cars.csv")
下面我们先绘制基础的二维图表,使用两个 RPM 和 Speed 两个特征即可:
绘制 2-D 图
代码实现如下:
import plotly import plotly.graph_objs as go #绘制散点图 fig1 = go.Scatter(x=data['curb-weight'], y=data['price'], mode='markers') #绘制布局 mylayout = go.Layout(xaxis=dict(title="curb-weight"), yaxis=dict( title="price")) #绘图 html plotly.offline.plot({"data": [fig1], "layout": mylayout}, auto_open=True)
保存为 html 文件打开可以生成交互界面,也可以保存为 png 图片。
下面增加特征来绘制三维图。
绘制 3-D 图
可以使用 plotly 的 plot.Scatter3D 方法绘制三维图:
代码实现如下:
fig1 = go.Scatter3d(x=data['curb-weight'], y=data['horsepower'], z=data['price'], marker=dict(opacity=0.9, reversescale=True, colorscale='Blues', size=5), line=dict (width=0.02), mode='markers') mylayout = go.Layout(scene=dict(xaxis=dict( title="curb-weight"), yaxis=dict( title="horsepower"), zaxis=dict(title="price")),) plotly.offline.plot({"data": [fig1], "layout": mylayout}, auto_open=True, filename=("3DPlot.html"))
如何绘制更高维度的图呢?显然无法通过扩展坐标轴的形式,不过有个小技巧就是制造一个虚拟维度,可以用不同颜色、形状大小、形状类别来入手。这样就可以显示第四个维度了。
绘制 4-D 图
下面我们将第四个变量——车辆油耗(city-mpg)添加到原先的三维图中,用颜色深浅表示,这样就绘制出了四维图。可以看到当其他三个指标(马力、车身重量、车价格)越高时:车辆油耗是越少的。
绘制 5-D 图
基于这样的思想,我们还可以通过修改圆形大小再增加一个维度——发动机尺寸(engine-size)变成五维图:
我们仍然可以比较容易地地发现:车越贵,发动机尺寸越大这样的规律。
绘制 6-D 图
接着还可以通过更改形状的方式增加第六个维度——车门数,圆形表示四车门,方形表示两车门。通常两个车门的都是昂贵的豪华跑车,在图中也可以看出方形主要集中在价格比较高的区域。
这样我们就从普通的二维图扩展到了高维图,当然还可以继续拓展,不过分辨起来会越来越困难。
源码下载地址
原文链接:
https://medium.com/@prasadostwal/multi-dimension-plots-in-python-from-2d-to-6d-9a2bf7b8cc74
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
Python,六维图
稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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