matrixplot函数的基本语法如下: ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.matrixplot(data, cmap=None, fontsize=12, fontweight="bold", fmt="%1.2f", linewidths=1., markers=None, markerfacecolor="w", markeredgecolor="k", grid=False, **kwargs) ``` 主要参数说明: - data:输入的矩阵数据...
plotmatrix(X,Y)plotmatrix(X)plotmatrix(___,LineSpec)[S,AX,BigAx,H,HAx]=plotmatrix(___) plotmatrix(X,Y) 创建一个子坐标区矩阵,包含了由 X 的各列相对 Y 的各列数据组成的散点图。如果 X 是 p×n 且 Y 是 p×m,则 plotmatrix 生成一个 n×m 子坐标区矩阵。 除了用 X 对应列中数据的...
下面是一个示例代码,展示如何使用plot_confusion_matrix函数来可视化一个混淆矩阵。假设我们已经有了一个分类模型的预测结果和真实标签。 ```python from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt # 假设y_true是真实标签,y_pred是模型预测结果 y_true = [0, 1, 0, 1, ...
安装不了car包,没..1. cran里下载包,手动安装。加载包运行,看能否运行。一般如果没有必须支持包,会显示non-zero status之类的警示,在网站上找到该包suggests下安装这些包即可。一般情况下非必要不要
在回归之前,需要利用散点图和直方图观察判断变量间线性相关关系,以及是否正态分布。 car包的scatterplotMatrix()函数,可以做到一举两得。 === 欲考察"age","eduy","prevexp","jobtime","salbegin","salary"这几个变量间的线性相关关系,最终目的是考察对salary的影响。希望了解两两变量间的相关情况以及自变量、...
是的,我已经删除了标题和图像,但现在出现了一个错误:plot_confusion_matrix()缺少2个必需的位置参数:'X'和'y_true',而我的代码看起来像cm = confusion_matrix(test_generator.classes, y_pred) plot_confusion_matrix(cm, labels = category_names)。 - maarij qamar test_generator.classes,y_pred - Subbu...
在回归之前,需要利用散点图和直方图观察判断变量间线性相关关系,以及是否正态分布。 car包的scatterplotMatrix()函数,可以做到一举两得。 === 欲考察"age","eduy","prevexp","jobtime","salbegin","salary"这几个变量间的线性相关关系,最终目的是考察对salary的影响。希望了解两两变量间的相关情况以及自变量、...