pca降维python代码可视化

时间: 2023-08-30 08:05:24 浏览: 52
以下是一个简单的PCA降维的Python代码和可视化: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.datasets import load_iris # 加载iris数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 进行PCA降维 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) # 可视化降维后的数据 plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=y) plt.xlabel('Component 1') plt.ylabel('Component 2') plt.show() ``` 在这个例子中,我们加载了Iris数据集,进行了PCA降维,并将降维后的数据用散点图可视化。降维后的数据只有两个主成分,因此我们可以在二维平面上可视化它们。 在这个例子中,我们还将数据点按其真实标签(花的种类)进行了着色。
相关问题

python pca降维图可视化

好的,以下是使用Python进行PCA降维并绘制降维图的示例代码: ``` python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA # 读取csv文件 df = pd.read_csv('your_data.csv') # 获取数据 data = df.iloc[:, 1:].values # 标准化数据 data_std = (data - data.mean()) / data.std() # 执行PCA pca = PCA(n_components=2) data_pca = pca.fit_transform(data_std) # 将降维后的数据存储在新的数据框中 df_pca = pd.DataFrame(data_pca, columns=['PC1', 'PC2']) # 将降维后的数据与原始数据框合并 df_final = pd.concat([df.iloc[:, 0], df_pca], axis=1) # 绘制降维图 fig, ax = plt.subplots() for index, row in df_final.iterrows(): ax.annotate(row[0], (row['PC1'], row['PC2'])) ax.scatter(df_final['PC1'], df_final['PC2']) plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.show() ``` 在这个示例中,我们使用`pandas`库读取csv文件,并获取除第一列外的所有列作为数据。然后,我们对数据进行标准化,使用PCA将其降维至2维,并将结果存储在一个新的数据框中。最后,我们将降维后的数据与原始数据框合并,并绘制降维图。 在绘制降维图时,我们使用`iterrows()`方法遍历数据框中的每一行,并使用`annotate()`方法在图中标注每个数据点的名称。然后,我们使用`scatter()`方法绘制散点图,并设置x轴和y轴标签。最后,我们使用`show()`方法显示图形。

python pca降维图可视化美化

好的,以下是在Python中使用Matplotlib库美化PCA降维图的示例代码: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA # 读取csv文件 df = pd.read_csv('your_data.csv') # 获取数据 data = df.iloc[:, 1:].values # 标准化数据 data_std = (data - data.mean()) / data.std() # 执行PCA pca = PCA(n_components=2) data_pca = pca.fit_transform(data_std) # 将降维后的数据存储在新的数据框中 df_pca = pd.DataFrame(data_pca, columns=['PC1', 'PC2']) # 将降维后的数据与原始数据框合并 df_final = pd.concat([df.iloc[:, 0], df_pca], axis=1) # 绘制降维图 fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8)) for index, row in df_final.iterrows(): ax.annotate(row[0], (row['PC1'], row['PC2']), fontsize=12) ax.scatter(df_final['PC1'], df_final['PC2'], s=50, alpha=0.7, edgecolors='none') plt.xlabel('PC1', fontsize=14) plt.ylabel('PC2', fontsize=14) plt.xticks(fontsize=12) plt.yticks(fontsize=12) plt.title('PCA降维可视化', fontsize=16) plt.show() ``` 在这个示例中,我们使用`figsize`参数设置图形的大小,使用`fontsize`参数设置标注和标签的字体大小。我们还使用`s`参数设置散点的大小,`alpha`参数设置散点的透明度,`edgecolors`参数设置散点的边缘颜色。最后,我们使用`xticks()`和`yticks()`方法设置x轴和y轴的刻度标签的字体大小,使用`title()`方法设置图形的标题。

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