最近看《机器学习系统设计》…前两章。学到了一些用Matplotlib进行数据可视化的方法。在这里整理一下。声明：由于本文的代码大部分是参考书中的例子，所以不提供完整代码，只提供示例片段，也就是只能看出某一部分用法，感兴趣的需要在自己的数据上学习测试。 　　最开始，当然还是要导入我们需要的包： 　　1. 画散点图 　　画散点图用plt.scatter(x,y)。画连续曲线在下一个例子中可以看到，用到了plt.plot(x,y)。 　　plt.xticks(loc，label)可以自定义x轴刻度的显示，第一个参数表示的是第二个参数label显示的位置loc。 　　plt.autoscale(tight=True)可以自动调整图像显示的最佳化比例 。 　　画出散点图如下： 　　2. 多项式拟合并画出拟合曲线 　　## 多项式拟合 　　效果图： 　　3. 画多个子图 　　这里用到的是sklearn的iris_dataset(鸢尾花数据集)。 　　此数据集包含四列，分别是鸢尾花的四个特征： 　　sepal length (cm)——花萼长度 　　sepal width (cm)——花萼宽度 　　petal length (cm)——花瓣长度 　　petal width (cm)——花瓣宽度 　　这里首先对数据进行一定的处理，主要就是对特征名称进行两两排列组合，然后任两个特征一个一个做x轴另一个做y轴进行画图。 　　这里有一个排列组合参考代码，最后是取出了两两组合的情况。 　　排列组合的结果是feature_names_2包含了排列组合的所有情况，它的每一个元素包含了一个排列组合的所有情况，比如第一个元素包含了所有单个元素排列组合的情况，第二个元素包含了所有的两两组合的情况……所以这里取出了第二个元素，也就是所有的两两组合的情况 　　下面是在for循环里画多个子图的方法。对我来说，这里需要学习的有不少。比如 　　for i,k in enumerate(feature_names_2[1]):这一句老是记不住。 　　比如从列表中取出某元素所在的索引的方法：index1 = feature_names.index(k[0])，也即index = list.index(element)的形式。 　　比如for循环中画子图的方法：plt.subplot(2,3,1+i) 　　比如for循环的下面这用法：for t,marker,c in zip(range(3),”>ox”,”rgb”): 　　这里的可视化效果如下： 　　4. 画水平线和垂直线 　　比如在上面最后一幅图中，找到了一种方法可以把三种鸢尾花分出来，这是我们需要画出模型(一条直线)。这个时候怎么画呢? 　　下面需要注意的就是plt.vlines(x,y_min,y_max)和plt.hlines(y,x_min,x_max)的用法。 　　此时可视化效果如下： 　　5. 动态画图 　　plt.ion()打开交互模式。plt.show()不再阻塞程序运行。 　　注意plt.axis()的用法。

　　可视化效果：