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  • 波士顿房价数据集可视化

     

     

    import matplotlib.pyplot as plt
    import tensorflow as tf
    import numpy as np
    
    # 调用数据
    boston_house = tf.keras.datasets.boston_housing
    (train_x, train_y), (test_x, test_y) = boston_house.load_data(test_split=0.1)
    
    # 开始绘图
    plt.rcParams["font.family"] = 'SimHei'  # 将字体改为中文
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 设置了中文字体默认后,坐标的"-"号无法显示,设置这个参数就可以避免
    plt.figure(figsize=(16, 10))  # 设置绘图尺寸
    
    for i in range(13):
        plt.subplot(4, 4, (i + 1))
        plt.scatter(train_x[:, i], train_y, 5)
        # plt.scatter(train_x[:,5],train_y)           # 绘制散点图,只取x数据的第6列(房间数目数据)
        plt.xlabel('x[{}]'.format(i), fontsize=10)  # 设置x轴标签文本
        plt.ylabel('房价', fontsize=10)
        plt.title('波士顿房价与x[{}]关系'.format(i), fontsize=10)  # 设置图标题
    
    plt.tight_layout(rect=[0,0,1,0.9])                                   #   优化子图与总标题的位置,防止重叠
    plt.suptitle('各属性与房价的关系', x=0.5, y=1, fontsize=20)          #   设置总标题
    
    plt.show()

     

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/cxhzy/p/13354565.html
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