ПочатиПочніть безкоштовно

Карта фондового ринку за допомогою t-SNE

t-SNE добре працює для візуалізації, коли окремі зразки можна підписати. У цій вправі ви застосуєте t-SNE до даних про ціни акцій компаній. Діаграма розсіювання отриманих ознак t-SNE, підписаних назвами компаній, дасть вам карту фондового ринку! Рухи цін акцій для кожної компанії доступні у масиві normalized_movements (їх уже нормалізовано). Список companies містить назви компаній. PyPlot (plt) уже імпортовано для вас.

Ця вправа є частиною курсу

Наглядове навчання в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Імпортуйте TSNE з sklearn.manifold.
  • Створіть екземпляр TSNE з назвою model і параметром learning_rate=50.
  • Застосуйте метод .fit_transform() об'єкта model до normalized_movements. Присвойте результат змінній tsne_features.
  • Виберіть стовпчики 0 та 1 з tsne_features.
  • Побудуйте діаграму розсіювання для ознак t-SNE xs і ys. Додатково вкажіть іменований аргумент alpha=0.5.
  • Код для підписування кожної точки назвою компанії вже написано за допомогою plt.annotate(), тож просто натисніть «Надіслати відповідь», щоб побачити візуалізацію!

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Import TSNE
____

# Create a TSNE instance: model
model = ____

# Apply fit_transform to normalized_movements: tsne_features
tsne_features = ____

# Select the 0th feature: xs
xs = ____

# Select the 1th feature: ys
ys = tsne_features[:,1]

# Scatter plot
____

# Annotate the points
for x, y, company in zip(xs, ys, companies):
    plt.annotate(company, (x, y), fontsize=5, alpha=0.75)
plt.show()
Редагувати та запускати код