Wizualizacja klastrów za pomocą matplotlib
Wizualizacje są niezbędne do oceny uformowanych klastrów i dostrzegania wzorców w danych. Teraz skupimy się na wizualizacji zbioru danych frekwencji z Comic-Con przy użyciu modułu matplotlib.
Dane są przechowywane w ramce danych pandas o nazwie comic_con. x_scaled i y_scaled to nazwy kolumn zawierających znormalizowane współrzędne X i Y osób w danym momencie. cluster_labels przechowuje etykiety klastrów. Obiekt łączenia zapisany jest w zmiennej distance_matrix.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Analiza skupień w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Zaimportuj klasę
pyplotz modułumatplotlibjakoplt. - Zdefiniuj słownik
colorsdla dwóch etykiet klastrów:1i2. - Narysuj wykres punktowy, używając kolorów dla każdego klastra zgodnie z definicją w słowniku
colors.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Import the pyplot class
____
# Define a colors dictionary for clusters
colors = {____:'red', ____:'blue'}
# Plot a scatter plot
comic_con.plot.scatter(x=____,
y=____,
c=comic_con['cluster_labels'].apply(____))
plt.show()