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本篇內(nèi)容主要講解“Python數(shù)據(jù)可視化操作的原理”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學(xué)習(xí)“Python數(shù)據(jù)可視化操作的原理”吧!
Python使用PCA算法實戰(zhàn)
用戶需要安裝Python包，建議新手安裝anaconda，anaconda集成了Python以及在開發(fā)過程中一大堆第三方包，比如下文用到的sklearn包。
引入第三方庫的PCA算法，sklearn是Pythonz中常用的機器學(xué)習(xí)第三方模塊，對常用的機器學(xué)習(xí)方法進行了封裝，包括回歸、降維、分類、聚類等方法。
from sklearn.decomposition import PCA
加載Python中自帶的Iris數(shù)據(jù)集，做機器學(xué)習(xí)的應(yīng)該比較熟悉這個數(shù)據(jù)集。主要包含4個維度，三個類。
from sklearn.datasets import load_iris
irisData = load_iris()
對數(shù)據(jù)集使用PCA算法，將數(shù)據(jù)降到2維。
pca = PCA(n_components=2)
reducedData = pca.fit(irisData)
將結(jié)果在散點圖中畫出來，Python功能強大提供可視化圖表的能力。但更多是以處理數(shù)據(jù)為目的，將數(shù)據(jù)傳給前端讓前端繪制。
到此，相信大家對“Python數(shù)據(jù)可視化操作的原理”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進入相關(guān)頻道進行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！
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