首页 > 解决方案 > 如何使用“matplotlib.colors import ListedColormap”为 6 个功能制作可视化图形

问题描述

我正在使用支持向量机分类器,并希望可视化我的结果。我有 6 个要绘制的功能,但是我的代码仅针对 2 个功能设置。我似乎无法编辑它的代码来绘制所有 6 个功能。

from matplotlib.colors import ListedColormap

X_set, y_set = X_train, y_train
X1, X2 = np.meshgrid(np.arange(start = X_set[:, 0].min() - 1, stop = X_set[:, 0].max() + 1, step = 0.01),
                     np.arange(start = X_set[:, 1].min() - 1, stop = X_set[:, 1].max() + 1, step = 0.01))
Z = clf.predict(np.c_[X1.ravel(), X2.ravel()])
Z = Z.reshape(X1.shape)


plt.contourf(X1, X2, Z, alpha = 0.45, cmap = ListedColormap(('red', 'green','blue')))

plt.xlim(X1.min(), X1.max())
plt.ylim(X2.min(), X2.max())
for i, j in enumerate(np.unique(y_set)):
    plt.scatter(X_set[y_set == j, 0], X_set[y_set == j, 1],
                c = ListedColormap(('red', 'green', 'blue'))(i), label = j)

plt.title('Classification Data Set Name Here')
plt.xlabel('Feature X')
plt.ylabel('Feature Y')
plt.legend()
plt.show()

标签: pythonmatplotlibdata-visualization

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