Как построить кривые Эндрюса с помощью панд в Python?
Кривые Эндрюса используются для визуализации многомерных данных путем сопоставления каждого наблюдения с функцией. Он сохраняет средства, дистанцию и отклонения. Дается формулой:
T(n) = x_1/sqrt(2) + x_2 sin(n) + x_3 cos(n) + x_4 sin(2n) + x_5 cos(2n) + …
Построение кривых Эндрюса на графике можно выполнить с помощью метода построения графиков andrews_curves (). модуль. Эта функция генерирует график matplotlib кривых Эндрюса для визуализации кластеров многомерных данных.
Syntax: andrews_curves(frame, class_column, ax=None, samples=200, color=None, colormap=None, **kwargs)
Parameters:
- frame: It is the data to be plotted.
- class_column: This is the name of the column containing class names.
- ax: This parameter is a matplotlib axes object. Its default value is None.
- samples: This parameter is the number of points to plot in each curve.
- color: This parameter is an optional parameter and it is the list or tuple of colors to use for the different classes.
- colormap: This parameter is the string/matplotlib colormap object. Its default value is None.
Returns: This function returns an object of class matplotlip.axis.Axes
Example 1: In the following example, A data frame is made from the CSV file and the data frame is used to plot andrews_curves. The used CSV file is here.
Python3
# importing various packageimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt # making data frame from csv filedf = pd.read_csv( "C:\Users\digital india\Desktop\pand.csv") # Creating Andrews curvesx = pd.plotting.andrews_curves(df, "animal") # ploting the Curvex.plot() # Displayplt.show() |
Выход:

Example 2:
Python3
# importing various packageimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt # making data frame from csv filedf = pd.read_csv( "pandas/master/pandas/tests/io/data/csv/iris.csv") # Creating Andrews curvesx = pd.plotting.andrews_curves(df, "Name") # ploting the Curvex.plot() # Displayplt.show() |
Выход:

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.
Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.