Python数据可视化操作的原理

本篇内容主要讲解“Python数据可视化操作的原理”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Python数据可视化操作的原理”吧!

专注于为中小企业提供成都网站制作、网站建设服务,电脑端+手机端+微信端的三站合一,更高效的管理,为中小企业广陵免费做网站提供优质的服务。我们立足成都，凝聚了一批互联网行业人才，有力地推动了成百上千家企业的稳健成长，帮助中小企业通过网站建设实现规模扩充和转变。

Python使用PCA算法实战

用户需要安装Python包，建议新手安装anaconda，anaconda集成了Python以及在开发过程中一大堆第三方包，比如下文用到的sklearn包。

引入第三方库的PCA算法，sklearn是Pythonz中常用的机器学习第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归、降维、分类、聚类等方法。

from sklearn.decomposition import PCA

加载Python中自带的Iris数据集，做机器学习的应该比较熟悉这个数据集。主要包含4个维度，三个类。

from sklearn.datasets import load_iris

irisData = load_iris()

对数据集使用PCA算法，将数据降到2维。

pca = PCA(n_components=2)

reducedData = pca.fit(irisData)

将结果在散点图中画出来，Python功能强大提供可视化图表的能力。但更多是以处理数据为目的，将数据传给前端让前端绘制。

到此，相信大家对“Python数据可视化操作的原理”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

文章名称：Python数据可视化操作的原理
网站链接：http://scjbc.cn/article/gsdejd.html