plt.figure(figsize=(8, 8)) sns.scatterplot(data=data_pca, hue='class', x='1st_component', y='2nd_component') plt.show()第5步-t-SNE降维与可视化 （1）导入所需的库 from sklearn.manifold import TSNE （2）t-SNE降维 tsne = TSNE(n_components=2)tsne.fit(X_std)（3）可视化t-SNE降维...
import pylab as plt plt.plot(x, y) plt.show() 2. 在一张图纸里绘制多个图形 (1)注意这里不需要matlab的hold on操作。 plt.plot(x, y) plt.plot(x, y * 2) plt.show() (2)更丰富绘图:顺序是——颜色、点的形状、线型 plt.plot(x, y, 'y*-') #画图,颜色yellow,点为*,线型为- 常见的...
Python使用t-SNE进行可视化的步骤包括:数据准备、数据标准化、t-SNE降维、结果可视化。其中,数据标准化是非常重要的一步,因为它能有效地提升t-SNE的效果和效率。t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)是一种常用的降维和可视化算法,特别适用于高维数据。下面将详细介绍如何在Python中使用t-SNE进行可视化。
plt.plot(x, y2) plt.plot(x, y1, color='red', linewidth='1.0', linestyle='--') plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. figure1: figure2: 1.3 设置坐标轴 1.3.1 基本设置 plt.xlim(xleft, xright):设置x轴显示范围 plt.ylim(ylow, yhigh):设置y...
Z=Z.rename(columns={0:"dim1",1:"dim2"})Z['state']=df['state'].astype('str').astype('category')sns.scatterplot(x="dim1",y="dim2",hue="state",data=Z,edgecolors='none',alpha=0.2,palette='husl')sns.despine()plt.tight_layout()plt.xlabel('Dimension 1')plt.ylabel('Dimension ...
tsneplot函数是用于生成t-SNE图形的Python库之一,通常用于高维数据的可视化。t-SNE是一种非线性降维技术,可以将高维数据转换为低维空间,以便更好地展示数据的分布和结构。tsneplot函数可以生成t-SNE图,并允许用户查看数据的分布和集群结构。 tsneplot函数的主要功能包括: 1.生成t-SNE图形:tsneplot函数可以将高维数据...
使用Python绘制t-SNE散点图是一个常见的任务,通常用于数据可视化。以下是一个详细的步骤和代码示例,展示如何使用Python中的Scikit-learn库和Matplotlib库来绘制t-SNE散点图。 步骤 导入必要的库: numpy:用于数值计算。 matplotlib.pyplot:用于绘图。 sklearn.datasets:用于加载数据集。 sklearn.manifold.TSNE:用于执行...
def plot_tsne_pca(data, labels): max_label = max(labels) max_items = np.random.choice(range(data.shape[0]), size=3000, replace=False) pca = PCA(n_components=2).fit_transform(data[max_items,:].todense()) tsne = TSNE().fit_transform(PCA(n_components=50).fit_transform(data[max_...
TSNE的实现总体上并不复杂,麻烦的是其超高的浮点运算和大型矩阵的操控,在上一篇Largevis的算法中,TangJian大神很明显用的是MATLAB,我这里贴出Python版本的代码,和大家一起学习。 代码分为几个模块 1、计算高维空间分布P 2、计算低维空间分布Q 3、计算梯度 ...
class_distr = []# Plot the different class distributionsfor i, l in enumerate(np.unique(y)):_x1 = x1[y == l]_x2 = x2[y == l]_y = y[y == l]class_distr.append(plt.scatter(_x1, _x2, color=colors[i])) # Add a legendplt.l...