import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # draft # Display Chinese and sign plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei','Time New Roman'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False plt.rcParams['figure.dpi']=300# resolution ratio plt.figure(figsize=(9,6)) coef['alpha']=coef['alpha'] for feature in X_train.columns[:-1]: plt.plot('alpha',feature,data=coef) ax=plt.gca() ax.set_xscale('log') plt.legend(loc='upper right') plt.xlabel(r'$\alpha$',fontsize=15) plt.ylabel('coefficient',fontsize=15)
时间: 2023-08-05 19:02:45 浏览: 51
这段代码的主要作用是画出 Lasso 回归模型在不同 alpha 值下各个特征的系数变化情况。其中:
- 第一行导入了 matplotlib.pyplot 库,并设置在 Jupyter Notebook 中显示图形;
- 第二行设置中文字体和符号的显示,第三行设置图形分辨率;
- 第四行创建一个大小为 9x6 的画布;
- 第五行开始一个 for 循环,循环遍历 X_train 数据集中的所有特征,除了最后一个标签列;
- 第六行用 plt.plot 函数画出 alpha 和当前特征的系数之间的关系,其中 coef 是存储 Lasso 模型系数的 DataFrame;
- 第七行获取当前画布的坐标轴对象 ax;
- 第八行设置 x 轴的刻度为对数刻度;
- 第九行添加图例;
- 第十行设置 x 轴标签;
- 第十一行设置 y 轴标签。
需要注意的是,由于代码中使用了中文和数学符号,所以需要确保你的环境中已经安装了中文字体和支持数学符号的库。
相关问题
import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline
`import matplotlib.pyplot as plt`是Python中用于绘制图形的常用库。`%matplotlib inline`是Jupyter Notebook中的一个魔法命令,用于在Notebook中显示Matplotlib绘制的图形。当使用`%matplotlib inline`时,Matplotlib绘制的图形会直接嵌入到Notebook中,而不是弹出一个新的窗口显示。
以下是一个简单的例子,演示如何使用Matplotlib绘制一个简单的折线图,并在Jupyter Notebook中显示:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
# 创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
# 绘制折线图
plt.plot(x, y)
# 添加标题和标签
plt.title("Simple Line Plot")
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")
# 显示图形
plt.show()
```
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import numpy as np
import pandas as pd是Python中用于数据分析和处理的库,它提供了丰富的数据结构和数据分析工具。通过使用pd别名,我们可以方便地引用pandas库中的函数和类。
matplotlib.pyplot是Python中用于绘制图表和可视化数据的库。通过使用plt别名,我们可以方便地引用matplotlib.pyplot库中的函数和类。
%matplotlib inline是Jupyter Notebook中的魔术命令,它用于在Notebook中显示matplotlib绘制的图表。这个命令告诉Notebook将图表直接嵌入到输出单元格中,而不是弹出一个新窗口显示图表。
import numpy as np是导入NumPy库,NumPy是Python中用于科学计算的库,它提供了高性能的多维数组对象和各种数学函数。
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