Plotly 支持设置 X 轴和 Y 轴的范围。让我们了解如何在 Plotly 中设置 Y 轴的范围。plotly.graph_objects 用于生成图表。它包含许多方法来自定义图表并以 HTML 格式呈现图表。创建一个 numpy 模块并为 X 轴和 Y 轴生成随机范围。创建 Figure() 方法以 lines 模式绘制 X 轴和 Y 轴。创建 update_layout() 方法并设置 Y 轴范围。按照给定的步骤在 Plotly 中设置 Y 轴范围。步骤 1 - 导入 plotly 导入... 阅读更多

Python Plotly 具有可用于设置图表中线条颜色的功能。在本教程中，让我们了解如何在 Plotly 中设置线条颜色。在这里，我们将使用 plotly.express 生成图表。它包含许多方法来自定义图表并以 HTML 格式呈现图表。要设置线条颜色，我们将使用 update_traces() 方法并使用颜色值设置 line_color。按照以下步骤设置线条颜色。步骤 1 导入 plotly.express 模块并将其别名设置为 px。import plotly.express as px 步骤 2 创建一个... 阅读更多

Plotly 是一个用于创建图表的开源 Python 库。您可以使用 Plotly 中提供的功能将多个图表设置为子图。在本教程中，我们将使用 plotly.graph_objects 生成图表。它包含许多方法来自定义图表并将其呈现为 HTML 格式。例如，plotly.subplots() 方法可用于添加子图。按照以下步骤使用 Plotly express 创建子图。步骤 1 导入 plotly.graphs_objs 模块并将其别名设置为 go。import plotly.graphs_objs as go 步骤 2 导入 make_subplots 以创建子图。from plotly.subplots import make_subplots 步骤 3 创建子图 ... 阅读更多

Plotly 支持两个不同的库：“Dash 应用程序中的 Plotly 图表”和“Plotly 图表对象和 Plotly Express”。Dash 是一个 Python 框架，用于创建基于 Web 的交互式仪表板应用程序。例如，dash 库向基于 Web 的仪表板应用程序添加所有必需的库。导入 dash 核心组件和 HTML 组件。添加 plotly.express 方法以生成图表。使用 Dcc.Graph() 方法设置高度和宽度坐标的样式。按照以下步骤通过单击数据点打开 URL。步骤 1 导入 Dash 库。import dash 步骤 2 导入 Dash ... 阅读更多

线性分类是最简单的机器学习问题之一。为了实现线性分类，我们将使用 sklearn 的 SGD（随机梯度下降）分类器来预测鸢尾花种类。步骤您可以按照以下步骤使用 Python Scikit-learn 实现线性分类 - 步骤 1 - 首先导入必要的包 scikit-learn、NumPy 和 matplotlib 步骤 2 - 加载数据集并从中构建训练和测试数据集。步骤 3 - 使用 matplotlib 绘制训练实例。虽然此步骤是可选的，但最好绘制实例以获得更高的清晰度。步骤 4 - 创建 ... 阅读更多

Iris，一个多变量花卉数据集，是 Python scikit-learn 数据集中最有用的一种。它有 3 个类别，每个类别有 50 个实例，包含三种鸢尾花物种（即鸢尾 setosa、鸢尾 virginica 和鸢尾 versicolor）的花萼和花瓣部分的测量值。此外，Iris 数据集包含来自这三个物种的 50 个实例，并包含四个特征，即 sepal_length（厘米）、sepal_width（厘米）、petal_length（厘米）、petal_width（厘米）。我们可以使用主成分分析 (PCA) 将 IRIS 数据集转换为具有 2 个特征的新特征空间。步骤我们可以按照以下步骤... 阅读更多

Sklearn DIGITS 数据集有 64 个特征，因为每个数字图像的大小为 8x8 像素。我们可以使用主成分分析 (PCA) 将 Scikit-learn DIGITS 数据集转换为具有 2 个特征的新特征空间。将 64 个特征的数据集转换为 2 个特征的数据集将大大减少数据大小，我们将丢失一些有用的信息。这也会影响 ML 模型的分类精度。将 DIGITS 数据集转换为 2 特征数据集的步骤我们可以按照以下步骤使用 PCA 将 DIGITS 数据集转换为 2 特征数据集 - 首先，导入... 阅读更多

降维是一种无监督机器学习方法，用于减少每个数据样本的特征变量数量，选择一组主要特征。主成分分析 (PCA) 是 Sklearn 中提供的流行降维算法之一。在本教程中，我们将使用 Python Scikit-learn (Sklearn) 使用主成分分析和增量主成分分析进行降维。使用主成分分析 (PCA) PCA 是一种统计方法，它通过分析原始数据集的特征将数据线性投影到新的特征空间。PCA 背后的主要概念是选择数据的“主要”特征... 阅读更多

随机投影是一种降维和数据可视化方法，用于简化高维数据的复杂性。它基本上应用于其他降维技术（例如主成分分析 (PCA)）无法对数据进行有效处理的数据。Python Scikit-learn 提供了一个名为 sklearn.random_projection 的模块，它实现了一种计算效率高的降维方法。它实现了以下两种类型的非结构化随机矩阵 - 高斯随机矩阵 稀疏随机矩阵 实现高斯随机投影 为了实现高斯随机矩阵，random_projection 模块使用 GaussianRandomProjection() 函数，该函数通过... 阅读更多

基于贝叶斯概率定理的朴素贝叶斯分类是从未知数据集中预测类别的过程。Scikit-learn 有三个朴素贝叶斯模型，即高斯朴素贝叶斯伯努利朴素贝叶斯多项式朴素贝叶斯在本教程中，我们将学习如何使用 Python Scikit-learn (Sklearn) 构建高斯朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯分类器。高斯朴素贝叶斯分类器高斯朴素贝叶斯分类器基于以均值和方差为特征的连续分布。借助示例，让我们看看如何使用 Scikit-Learn Python ML 库来构建高斯朴素贝叶斯分类器。... 阅读更多