Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習

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4

章 

Matplotlib

による可視化

図4-58　手書き数字ピクセルの埋め込み

この投影では、データセット内の関係についていくつかの興味深い洞察も得られます。例えば、

5

と

3

の範囲はほぼ重なっています。手書きの

5

と

3

は区別が難しいため、自動分類アルゴリズムで

は混乱する可能性が高くなります。

0

と

1

など他の値は、より遠く離れているので、混乱する可能

性はずっと少なくなります。

5

と

3

は

0

と

1

よりもはるかに似ているので、この結果は私たちの直感

と一致しています。

多様体学習と数字の分類については、第

5

章で再度取り上げます。

4.10

 複数サブプロット

さまざまな視点のデータを並べて比較すると便利な場合があります。このために、

1

つのプロッ

トの中に小さな軸のグループを配置するという、サブプロットの概念を

Matplotlib

は提供していま

す。これらのサブプロットは、はめ込み、プロットのグリッド、またはその他の複雑なレイアウト

で構成されています。この節では

、

Matplotlib

でサブプロットを作成するための

4

つの機能につい

て説明します。まず、使用するモジュールをインポートして

Jupyter notebook

の設定を行います。

In[1]: %matplotlib inline

import matplotlib.pyplot as plt

plt.style.use('seaborn-white')

import numpy as np

4.10.1

 

plt.axes

：サブプロットのマニュアル作成

plt.axes ...