python代码实现TSNE降维数据可视化教程

TSNE降维

降维就是用2维或3维表示多维数据（彼此具有相关性的多个特征数据）的技术，利用降维算法，可以显式地表现数据。（t-SNE）t分布随机邻域嵌入 是一种用于探索高维数据的非线性降维算法。它将多维数据映射到适合于人类观察的两个或多个维度。

python代码

km.py

#k_mean算法
import pandas as pd
import csv
import pandas as pd
import numpy as np

#参数初始化
inputfile = 'x.xlsx' #销量及其他属性数据
outputfile = 'x_1.xlsx' #保存结果的文件名
k = 2 #聚类的类别
iteration = 3 #聚类最大循环次数

data = pd.read_excel(inputfile, index_col = 'Id') #读取数据

data_zs = 1.0*(data - data.mean())/data.std() #数据标准化，std()表示求总体样本方差(除以n-1),numpy中std()是除以n

print('data_zs')

from sklearn.cluster import KMeans
model = KMeans(n_clusters = k, max_iter = iteration) #分为k类
#model = KMeans(n_clusters = k, n_jobs = 4, max_iter = iteration) #分为k类，并发数4
print('data_zs')
model.fit(data_zs) #开始聚类

#简单打印结果
r1 = pd.Series(model.labels_).value_counts() #统计各个类别的数目
r2 = pd.DataFrame(model.cluster_centers_) #找出聚类中心
r = pd.concat([r2, r1], axis = 1) #横向连接（0是纵向），得到聚类中心对应的类别下的数目
print('data_zs')
print(r)
r.columns = list(data.columns) + [u'类别数目'] #重命名表头
print(r)

#详细输出原始数据及其类别

r = pd.concat([data, pd.Series(model.labels_, index = data.index)], axis = 1) #详细输出每个样本对应的类别
r.columns = list(data.columns) + [u'聚类类别'] #重命名表头
r.to_excel(outputfile) #保存结果

TSNE.py

# coding=utf-8

from sklearn.manifold import TSNE
from pandas.core.frame import DataFrame
import pandas as pd
import numpy as np 

import km as k
#用TSNE进行数据降维并展示聚类结果

tsne = TSNE()
tsne.fit_transform(k.data_zs) #进行数据降维,并返回结果
tsne = pd.DataFrame(tsne.embedding_, index = k.data_zs.index) #转换数据格式

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号

#不同类别用不同颜色和样式绘图
d = tsne[k.r[u'聚类类别']== 0]  #找出聚类类别为0的数据对应的降维结果
plt.plot(d[0], d[1], 'r.')
d = tsne[k.r[u'聚类类别'] == 1]
plt.plot(d[0], d[1], 'go')
#d = tsne[k.r[u'聚类类别'] == 2]
#plt.plot(d[0], d[1], 'b*')
plt.savefig("data.png")
plt.show()

数据格式

数据需要用xlsx文件存储，表头名为Id。

执行 TSNE.py即可获得可视化图片。

以上这篇python代码实现TSNE降维数据可视化教程就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • python数据预处理方式 :数据降维

    python数据预处理方式 :数据降维

    数据为何要降维 数据降维可以降低模型的计算量并减少模型运行时间.降低噪音变量信息对于模型结果的影响.便于通过可视化方式展示归约后的维度信息并减少数据存储空间.因此,大多数情况下,当我们面临高维数据时,都需要对数据做降维处理. 数据降维有两种方式:特征选择,维度转换 特征选择 特征选择指根据一定的规则和经验,直接在原有的维度中挑选一部分参与到计算和建模过程,用选择的特征代替所有特征,不改变原有特征,也不产生新的特征值. 特征选择的降维方式好处是可以保留原有维度特征的基础上进行降维,既能满足后续数据

  • python实现PCA降维的示例详解

    概述 本文主要介绍一种降维方法,PCA(Principal Component Analysis,主成分分析).降维致力于解决三类问题. 1. 降维可以缓解维度灾难问题: 2. 降维可以在压缩数据的同时让信息损失最小化: 3. 理解几百个维度的数据结构很困难,两三个维度的数据通过可视化更容易理解. PCA简介 在理解特征提取与处理时,涉及高维特征向量的问题往往容易陷入维度灾难.随着数据集维度的增加,算法学习需要的样本数量呈指数级增加.有些应用中,遇到这样的大数据是非常不利的,而且从大数据集中学习

  • 使用python实现多维数据降维操作

    一,首先介绍下多维列表的降维 def flatten(a): for each in a: if not isinstance(each,list): yield each else: yield from flatten(each) if __name__ == "__main__": a = [[1,2],[3,[4,5]],6] print(list(flatten(a))) 二.这种降维方法同样适用于多维迭代器的降维 from collections import Iterab

  • python代码实现TSNE降维数据可视化教程

    TSNE降维 降维就是用2维或3维表示多维数据(彼此具有相关性的多个特征数据)的技术,利用降维算法,可以显式地表现数据.(t-SNE)t分布随机邻域嵌入 是一种用于探索高维数据的非线性降维算法.它将多维数据映射到适合于人类观察的两个或多个维度. python代码 km.py #k_mean算法 import pandas as pd import csv import pandas as pd import numpy as np #参数初始化 inputfile = 'x.xlsx' #销量及

  • Python3.x+pyqtgraph实现数据可视化教程

    1.pyqtgraph库数据可视化效果还不错,特别是窗体程序中图像交互性较好:安装也很方便,用 pip 安装. 2.在Python中新建一个 .py 文件,然后写入如下代码并执行可以得到官方提供的很多案例(含代码),出现如下界面图像: import pyqtgraph.examples pyqtgraph.examples.run() 图1 图2 图3 4.程序默认是黑色背景,这个是可以修改的.比如,在程序的开头部分写入如下代码就可以修改背景: pg.setConfigOption('backg

  • python用pyecharts实现地图数据可视化

    python用pyecharts实现地图数据可视化

    有的时候,我们需要对不同国家或地区的某项指标进行比较,可简单通过直方图加以比较.但直方图在视觉上并不能很好突出地区间的差异,因此考虑地理可视化,通过地图上位置(地理位置)和颜色(颜色深浅代表数值差异)两个元素加以体现.在本文案例中,基于第三方库pyecharts,对中国各省2010-2019年的GDP进行绘制. 我们先来看看最终效果: 关于绘图数据 基于时间和截面两个维度,可把数据分为截面数据.时间序列及面板数据.在本文案例中,某一年各省的GDP属于截面数据,多年各省的GDP属于面板数据.因此,

  • python模拟投掷色子并数据可视化统计图

    python模拟投掷色子并数据可视化统计图

    目录 前言 1.模拟掷色子 2.我们来模拟投掷两个色子 前言 这里讲解模拟掷色子,并实现数据可视化的操作.数据可视化可以帮助我们更好地分析相关的统计结果,获得更为直观的统计图,帮组我们更好的处理一些事情. 可视化的终极目标是洞悉蕴含在数据中的现象和规律,这里面有多重含义:发现.决策.解释.分析.探索和学习.通过数据可视化,可以更好的分析相关的统计结果,以提高我们的工作效率.Matplotlib 可能是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件.它能让使用者很轻松地将数据图形化,并且提供多样化

  • Python中不同图表的数据可视化的实现

    Python中不同图表的数据可视化的实现

    目录 1.直方图 2. 柱形图 3. 箱线图 4.饼图 5.散点图 数据可视化是以图形格式呈现数据.它通过以简单易懂的格式汇总和呈现大量数据,帮助人们理解数据的重要性,并有助于清晰有效地传达信息. 考虑这个给定的数据集,我们将为其绘制不同的图表: 用于分析和呈现数据的不同类型的图表 1.直方图 直方图表示特定现象发生的频率,这些现象位于特定的数值范围内,并以连续和固定的间隔排列. 在下面的代码中绘制直方图Age, Income, Sales.因此,输出中的这些图显示了每个属性的每个唯一值的频率.

  • Python数据分析应用之Matplotlib数据可视化详情

    Python数据分析应用之Matplotlib数据可视化详情

    目录 简述 掌握绘图基础语法与基本参数 掌握pyplot基础语法 pyplot中的基础绘图语法 包含子图的基础语法 调节线条的rc参数 调节字体的rc参数 分析特征间的关系 绘制散点图 绘制2000-2017年个季度过敏生产总值散点图 绘制2000-2017年各季度国民生产总值散点图 绘制折线图 绘制2000-2017年各季度过敏生产总值折线图 2000~ 2017年各季度国民生产总值点线图 2000~ 2017年各季度国民生产总值折线散点图 任务实现 任务1 任务2 分析特征内部数据分布与分散

  • 基于python分享一款地理数据可视化神器keplergl

    基于python分享一款地理数据可视化神器keplergl

    目录 1.简介 2.例子 3.添加数据 4.定制图表 5.获取配置 6.导出图表 7.总结 1.简介 keplergl是由Uber开源的一款地理数据可视化工具,通过keplergl我们可以在Jupyter notebook中使用, 可视化效果如下图所示: 安装: 官方文档:https://docs.kepler.gl/docs/keplergl-jupyter 通过pip安装keplergl: pip install keplergl   如果你使用MAC通过PIP安装而且notebook版本在

  • 举例讲解Python的Tornado框架实现数据可视化的教程

    举例讲解Python的Tornado框架实现数据可视化的教程

    所用拓展模块     xlrd: Python语言中,读取Excel的扩展工具.可以实现指定表单.指定单元格的读取.     使用前须安装.     下载地址:https://pypi.python.org/pypi/xlrd     解压后cd到解压目录,执行 python setup.py install 即可 datetime: Python内置用于操作日期时间的模块 拟实现功能模块 读xls文件并录入数据库 根据年.月.日三个参数获取当天的值班情况 饼状图(当天完成值班任务人数/当天未完

  • 利用Python代码实现数据可视化的5种方法详解

    利用Python代码实现数据可视化的5种方法详解

    前言 数据科学家并不逊色于艺术家.他们用数据可视化的方式绘画,试图展现数据内隐藏的模式或表达对数据的见解.更有趣的是,一旦接触到任何可视化的内容.数据时,人类会有更强烈的知觉.认知和交流. 数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分.在项目的早期阶段,你通常会进行探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)以获取对数据的一些理解.创建可视化方法确实有助于使事情变得更加清晰易懂,特别是对于大型.高维数据集.在项目结束时,以清晰.简洁和引人注目的方式展现最终结果是非常

  • 利用Python进行数据可视化常见的9种方法！超实用！

    利用Python进行数据可视化常见的9种方法！超实用！

    前言 如同艺术家们用绘画让人们更贴切的感知世界,数据可视化也能让人们更直观的传递数据所要表达的信息. 我们今天就分享一下如何用 Python 简单便捷的完成数据可视化. 其实利用 Python 可视化数据并不是很麻烦,因为 Python 中有两个专用于可视化的库 matplotlib 和 seaborn 能让我们很容易的完成任务. Matplotlib:基于Python的绘图库,提供完全的 2D 支持和部分 3D 图像支持.在跨平台和互动式环境中生成高质量数据时,matplotlib 会很有帮助

随机推荐