머신 러닝은 데이터에서 모델을 생성하고 이전에 본 적이 없는 데이터를 일반화하는 작업을 처리합니다. 머신 러닝 모델에 입력으로 제공되는 데이터는 데이터를 해석하고 결과를 생성할 수 있도록 시스템이 제대로 이해해야 합니다.
데이터 시각화는 숫자를 실제로 보고 복잡한 계산을 수행하지 않고도 데이터에서 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하는 데 도움이 되기 때문에 중요한 단계입니다.
이 인터페이스는 데이터 종류와 특정 필터가 적용될 때 데이터가 작동하는 방식을 사용자 지정하고 제어하는 데 도움이 됩니다. 'despine' 기능을 사용하여 콘솔에 데이터를 시각적으로 표시하면서 배경 축 스파인을 제거할 수 있습니다. 배경 축 스파인을 제거하는 예를 살펴보겠습니다 -
예시
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
def sin_plot(flip=1):
x = np.linspace(0, 14, 99)
for i in range(1, 5):
plt.plot(x, np.sin(x + i * .59) * (11 - i) * flip)
import seaborn as sb
sb.set_style("white")
print("The data is being plotted ")
sin_plot()
sb.despine()
plt.show() 출력
설명
- 필수 패키지를 가져옵니다.
- 입력 데이터는 'sine_plot'이라는 사용자 정의 함수를 사용하여 생성됩니다.
- 'despine' 함수는 플롯에서 배경 축 등뼈를 제거하는 데 사용됩니다.
- 이 데이터는 seaborn 라이브러리를 사용하여 표시되도록 지정되었습니다.
- 이 시각적 데이터는 콘솔에 표시됩니다.