sklearn.neighbors相关绘图

sklearn.neighbors库提供了多种用于可视化的方法。以下是一些常用的绘图函数及其用途：

1. scatterplot：用于绘制散点图，可用于显示数据的分布情况。

2. kneighbors_graph：用于绘制K近邻图，可用于显示数据点之间的邻居关系。

3. radius_neighbors_graph：用于绘制半径邻居图，可用于显示数据点之间的邻居关系。

4. KDTree.plot：用于绘制KD树，可用于显示数据点的分布情况和划分方式。

5. BallTree.plot：用于绘制球树，可用于显示数据点的分布情况和划分方式。

6. plot_distance_skew：用于绘制距离偏斜图，可用于显示数据点之间的距离分布情况。

以上是一些常用的绘图函数，你可以根据需要选择适合的函数进行绘图。

相关问题

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rcParams import seaborn as sns import warnings from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier包含的库函数

这段代码包含了以下库函数：

1. numpy：用于科学计算，支持数组和矩阵运算；
2. pandas：用于数据处理和分析，可以用来进行数据的读取、清洗、转换等操作；
3. matplotlib：用于绘制2D图表和图形界面；
4. seaborn：基于matplotlib的可视化库，提供更高级的图表和样式；
5. sklearn.neighbors：包含了KNN（K-Nearest Neighbors）分类器的实现，可以用于分类问题。

此外，还有一些辅助函数和参数，如：

1. plt：matplotlib的pyplot子模块，提供了更简便的API来绘制图表；
2. rcParams：matplotlib的默认参数设置，可以用来设置全局的绘图参数；
3. warnings：用于控制警告信息的输出。

帮我改进一下 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_digits from sklearn import svm, metrics from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix from sklearn.naive_bayes import GaussianNB #使绘图支持中文字符 from matplotlib import rcParams rcParams['font.family'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # In[2]: digits = load_digits() data = digits.data print(data[0]) print(digits.images[0]) print(digits.target[0]) plt.imshow(digits.images[0]) plt.show() # In[3]: train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data, digits.target, test_size=0.3, random_state=82) print(train_x) gnb = GaussianNB() gnb.fit(train_x, train_y) print("训练集得分: %.4lf" % gnb.score(train_x, train_y)) print("测试集得分: %.4lf" % gnb.score(test_x, test_y)) print(gnb.predict(data)) plot_confusion_matrix(gnb, test_x, test_y) plt.show() # In[5]: ################################################################# fig = plt.figure(figsize=(6,13)) for i in range(40): y_pred = gnb.fit(train_x, train_y).predict([data[i]]) plt.subplot(8,5,i+1) plt.imshow(digits.images[i], interpolation='none') plt.title("%d---->%d"%(digits.target[i],y_pred)) plt.show()

以下是改进后的代码：

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# 使绘图支持中文字符
from matplotlib import rcParams
rcParams['font.family'] = 'SimHei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()
data = digits.data
print(data[0])
print(digits.images[0])
print(digits.target[0])
plt.imshow(digits.images[0])
plt.show()

# 划分训练集和测试集
train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data, digits.target, test_size=0.3, random_state=82)
print(train_x)

# 使用高斯朴素贝叶斯进行训练和预测
gnb = GaussianNB()
gnb.fit(train_x, train_y)
train_score = gnb.score(train_x, train_y)
test_score = gnb.score(test_x, test_y)
print("训练集得分: %.4lf" % train_score)
print("测试集得分: %.4lf" % test_score)
print(gnb.predict(data))
plot_confusion_matrix(gnb, test_x, test_y, display_labels=digits.target_names)
plt.title("混淆矩阵")
plt.colorbar(label="样本数量")
plt.show()

# 绘制数字和预测结果的子图
fig, axes = plt.subplots(8, 5, figsize=(6, 13))
for i, ax in enumerate(axes.flat):
    y_pred = gnb.predict([data[i]])
    ax.imshow(digits.images[i], interpolation='none')
    ax.set_title("%d---->%d" % (digits.target[i], y_pred))
    ax.axis('off')

plt.tight_layout()
plt.show()

这里使用了高斯朴素贝叶斯分类器（`GaussianNB`），并计算了训练集得分和测试集得分。在绘制混淆矩阵时，使用了手写数字的类别标签作为显示标签。同时，在绘制数字和预测结果的子图时，添加了轴标签以提高可读性。

希望对你有所帮助！