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我们的大脑通常最多能感知三维空间#xff0c;超过三维就很难想象了。尽管是三维#xff0c;理解起来也很费劲#xff0c;所以大多数情况下都使用二维平面。来自维基百科
不过#xff0c;我们仍然可以绘制出多维空间#xff0c;今天就来用 Python 的…
关注后你就是我的人了
我们的大脑通常最多能感知三维空间超过三维就很难想象了。尽管是三维理解起来也很费劲所以大多数情况下都使用二维平面。来自维基百科
不过我们仍然可以绘制出多维空间今天就来用 Python 的 plotly 库绘制下三维到六维的图看看长什么样。
数据我们使用一份来自 UCI 的真实汽车数据集该数据集包括 205 个样本和 26 个特征从中选择 6 个特征来绘制图形基础工作
安装好 plotly 包
加载数据集文末会提供
下面我们先绘制基础的二维图表使用两个 RPM 和 Speed 两个特征即可
绘制 2-D 图代码实现如下
保存为 html 文件打开可以生成交互界面也可以保存为 png 图片。
下面增加特征来绘制三维图。
绘制 3-D 图
可以使用 plotly 的 plot.Scatter3D 方法绘制三维图代码实现如下
如何绘制更高维度的图呢显然无法通过扩展坐标轴的形式不过有个小技巧就是制造一个虚拟维度可以用不同颜色、形状大小、形状类别来入手。这样就可以显示第四个维度了。
绘制 4-D 图
下面我们将第四个变量——车辆油耗city-mpg添加到原先的三维图中用颜色深浅表示这样就绘制出了四维图。可以看到当其他三个指标马力、车身重量、车价格越高时车辆油耗是越少的。绘制 5-D 图
基于这样的思想我们还可以通过修改圆形大小再增加一个维度——发动机尺寸engine-size变成五维图我们仍然可以比较容易地地发现车越贵发动机尺寸越大这样的规律。
绘制 6-D 图
接着还可以通过更改形状的方式增加第六个维度——车门数圆形表示四车门方形表示两车门。通常两个车门的都是昂贵的豪华跑车在图中也可以看出方形主要集中在价格比较高的区域。这样我们就从普通的二维图扩展到了高维图当然还可以继续拓展不过分辨起来会越来越困难。以上就是小编为大家分享的所有内容有想了解更多资讯或相关知识可以关注公众号程序员大咖CodePush
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