python做数据可视化的代码_python代码实现TSNE降维数据可视化教程
时间: 2023-09-01 19:11:44 浏览: 77
TSNE(t-distributed stochastic neighbor embedding)是一种流行的非参数降维技术,常用于数据可视化。在Python中,可以使用scikit-learn库来实现TSNE降维并进行数据可视化。
以下是一个简单的例子,演示如何使用Python代码进行TSNE降维数据可视化:
```python
# 导入必要的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.manifold import TSNE
from sklearn.datasets import load_digits
# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()
# 对数据进行TSNE降维
tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0)
digits_tsne = tsne.fit_transform(digits.data)
# 绘制数据可视化图
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.scatter(digits_tsne[:, 0], digits_tsne[:, 1], c=digits.target, cmap=plt.cm.get_cmap('jet', 10))
plt.colorbar(ticks=range(10))
plt.clim(-0.5, 9.5)
plt.show()
```
在此示例中,我们首先加载了scikit-learn库中的手写数字数据集,然后使用TSNE进行降维。最后,我们使用matplotlib库绘制了降维后的数据可视化图。在图中,每个数据点代表一个手写数字。通过颜色编码,我们可以看到不同数字之间的区别。
这只是一个简单的例子,你可以根据自己的需求对代码进行修改,从而实现更复杂的数据可视化。