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Python 繪制 3 維以上的高維圖!

系統 2435 0

實用技巧。

我們的大腦通常最多能感知三維空間,超過三維就很難想象了。盡管是三維,理解起來也很費勁,所以大多數情況下都使用二維平面。不過,我們仍然可以繪制出多維空間,今天就來用 Python 的 plotly 庫繪制下三維到六維的圖,看看長什么樣。

數據我們使用一份來自 UCI 的 真實汽車數據集 ,該數據集包括 205 個樣本和 26 個特征,從中選擇 6 個特征來繪制圖形:

Python 繪制 3 維以上的高維圖!_第1張圖片

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Python學習交流群:1004391443

基礎工作

安裝好 plotly 包:

            pip install plotly

          

加載數據集(文末會提供):

            import pandas as pd
data = pd.read_csv("cars.csv")

          

下面我們先繪制基礎的二維圖表,使用兩個 RPM 和 Speed 兩個特征即可:

繪制 2-D 圖

Python 繪制 3 維以上的高維圖!_第2張圖片

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代碼實現如下:

            import plotly
import plotly.graph_objs as go
#繪制散點圖
fig1 = go.Scatter(x=data['curb-weight'],
                  y=data['price'],
                  mode='markers')
#繪制布局
mylayout = go.Layout(xaxis=dict(title="curb-weight"),
                     yaxis=dict( title="price"))
#繪圖 html
plotly.offline.plot({"data": [fig1],
                     "layout": mylayout},
                     auto_open=True)

          

保存為 html 文件打開可以生成交互界面,也可以保存為 png 圖片。

下面增加特征來繪制三維圖。

繪制 3-D 圖

可以 使用 plotly 的 plot.Scatter3D 方法繪制三維圖:

Python 繪制 3 維以上的高維圖!_第3張圖片

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代碼實現如下:

            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"))

          

如何繪制更高維度的圖呢?顯然無法通過擴展坐標軸的形式,不過有個小技巧就是制造一個虛擬維度,可以用不同顏色、形狀大小、形狀類別來入手。這樣就可以顯示第四個維度了。

繪制 4-D 圖

下面我們將第四個變量——車輛油耗(city-mpg)添加到原先的三維圖中,用顏色深淺表示,這樣就繪制出了四維圖。可以看到當其他三個指標(馬力、車身重量、車價格)越高時:車輛油耗是越少的。

Python 繪制 3 維以上的高維圖!_第4張圖片

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繪制 5-D 圖

基于這樣的思想,我們還可以通過修改圓形大小再增加一個維度——發動機尺寸(engine-size)變成五維圖:

Python 繪制 3 維以上的高維圖!_第5張圖片

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我們仍然可以比較容易地地發現:車越貴,發動機尺寸越大這樣的規律。

繪制 6-D 圖

接著還可以通過更改形狀的方式增加第六個維度——車門數,圓形表示四車門,方形表示兩車門。通常兩個車門的都是昂貴的豪華跑車,在圖中也可以看出方形主要集中在價格比較高的區域。

Python 繪制 3 維以上的高維圖!_第6張圖片

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這樣我們就從普通的二維圖擴展到了高維圖,當然還可以繼續拓展,不過分辨起來會越來越困難。


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