matplotlib.pyplot工具包总结1 基础绘图1.1 基础绘图模块导入1.2 空白图绘制1.2.1 空白图绘制方法一1.2.2 空白图绘制方法二1.3 图形绘制线的修改1.3.1线条颜色设置1.4 坐标轴设置1.4.1 坐标轴名称1.4.2 刻度设置1.4.3 坐标轴的隐藏1.4.4 原点设置1.5 图例1.5.1 图例名称1.5.2 图例位置1.6 图表标签1.7 三维显示色条2 绘
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2024-03-05 17:49:48
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前言：机器学习很大一个问题是可解释性较差，虽然在RandomForest、LightGBM等算法中，均有feature_importance可以展现模型最重要的N个特征，但是对于单个样本来说情况可能并不与整体模型一致，所以就需要使用SHAP等算法将每个样本中不同特征的贡献度用数值展现出来。准备工作：首先还是需要传统的数据清洗、建模等，记得安装和导入shap库pip install shap注：我安
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2024-06-03 09:09:22
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解释一个机器学习模型是一个困难的任务，因为我们不知道这个模型在那个黑匣子里是如何工作的。但是解释也是必需的，这样我们可以选择最佳的模型，同时也使其健壮。Shap 是一个开源的 python 库，用于解释模型。它可以创建多种类型的可视化，有助于了解模型和解释模型是如何工作的。在本文中，我们将会分享一些 Shap 创建的不同类型的机器学习模型可视化。我们开始吧… 文章目录技术提升安装所需的库导入所需库
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2023-12-31 15:21:11
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详解Python的可解释机器学习库：SHAPSHAP介绍SHAP的用途SHAP的工作原理解释器Explainer局部可解释性Local Interper单个prediction的解释多个预测的解释获取单个样本的Top N个特征值及其对应的SHAP值全局可解释性Global Interpersummary_plotFeature ImportanceInteraction Valuesdepend
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2023-11-02 00:17:53
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文章目录四、实例4.1 px的折线图4.1.1 加拿大的预期寿命4.1.2 带有列编码颜色的折线图4.1.3 Dash中的折线图4.1.4 折线图中的数据顺序4.1.5 连通散点图4.1.6 带标记的折线图4.1.7 symbol参数可用于将数据字段映射到标记符号4.1.8 日期轴上的折线图4.1.9 Sparklines with Plotly Express4.2 go.Scatter的折线图
# Python安装shap包
在使用Python进行数据分析和机器学习的过程中，我们经常会用到各种各样的包来帮助我们完成任务。而shap（SHapley Additive exPlanations）是一个非常有用的包，它可以帮助我们解释模型的预测结果。本文将介绍如何安装shap包，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解和使用这个包。
## 安装shap包
要安装shap包，我们可以使用Py
原创
2023-09-10 03:28:57
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突然发现这篇文章居然被百度文库给盗了, 举报侵权还要我自己打印保证函, 最逗的是, 上传保证函图片还要求开启flash, 其心昭然若揭.目录安装使用示例shap.kmeansshap_values()KernelExplainer返回值使用KernelExplainer源码注释Parameters参数summary_plot函数说明核心代码可视化SHAP医学解释相关论文Python包:h
一、关于MatplotlibMatplotlib是Python中一个二维绘图包，能够非常简单的实现数据可视化。Matplotlib图像大致可以分为如下4个层次结构：1. canvas（画板）：位于最底层，导入matplotlib库 时就自动存在。2. figure（画布）：建立在canvas之上， 从这一层就能开始设置其参数。3.axes（子图）：将figure分成不同块， 实现分面绘图。4.图表
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2023-09-27 10:09:20
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# 手动安装 Python Shap 包的科普文章
在数据科学和机器学习领域，模型解释性越来越受到重视。SHAP（SHapley Additive exPlanations）作为一种强大的解释模型，帮助我们理解模型的预测结果。本文将详细介绍如何手动安装 Python 的 SHAP 包，并通过实际代码示例帮助大家理解其使用方法。最后，我们还将通过序列图和饼状图进一步分析 SHAP 包的工作原理。
# 如何找到SHAP包的位置
在Python中，有时候我们需要找到安装的包的位置，特别是当我们想在代码中引用这些包时。SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一个用于解释机器学习模型预测的Python包，它提供了一种基于Shapley值的方法来解释模型的预测结果。
如果我们想找到SHAP包的位置，可以通过以下代码来实现：
```python
import sh
原创
2024-02-24 06:04:45
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bokeh - 用于Python的交互式Web绘图Chartify - Bokeh包装，使数据科学家更容易创建图表diagram - 使用UTF-8字符的文本模式图ggplot - 基于R的绘图系统ggplot2glumpy - OpenGL科学可视化库holoviews - 来自注释数据的复杂和声明性可视化ipychart - Jupyter Notebook中使用Chart.jsmayai -
Pyplot 接口简介Pyplot 入门matplotlib.pyplot?是命令风格函数的集合，使 Matplotlib 像 MATLAB 一样。每个 Pyplot 函数对图形做一些修改，例如：创建一个图形，在图形中创建一个绘图区域，在绘图区域中回值一些线条，用标签装饰图形等等。在注意Pyplot API 通常不如面向对象的 API 灵活。在这里看到的大多数函数调用也可以作为 Axes 对象
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2023-08-17 16:32:01
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导入的拓展包matplotlib是Python中常用的画图工具, 在日常使用往往需要用到中文, 导入的同时也加入中文拓展包, 会方便很多. import 可以在导入程序包的同时, 设定好画图的分辨率以及画布的大小. plt.rcParams['figure.dpi'] = 200
plt.rcParams['figure.figsize'] = [10,5] 简单折线图给定一个pandas
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2023-12-20 15:48:03
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# 使用Python绘制美观图形的库探秘
在数据科学领域，数据可视化是一个不可或缺的环节。随着python生态系统的不断壮大，我们可以找到许多用于绘制图形的库。然而，如何选择一个既美观又易于使用的库，往往令初学者感到困惑。本文将介绍几个常用的Python绘图包，并通过代码示例展示如何使用它们绘制出好看的图形。
## 1. Matplotlib
Matplotlib是Python中最基础的绘图
前言关于matplotlib，先看看matplotlib github怎么说？ Matplotlib is a Python 2D plotting library which produces publication-quality figures in a variety of hardcopy formats and interactive environments across plat
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2023-09-17 09:40:16
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# 通过 SHAP 解析机器学习模型的决策过程
在机器学习的世界中，模型的可解释性越来越受到关注。虽然很多高级模型（如深度学习和集成树模型）可以产生高精度的预测，但它们的“黑箱”特性使得人们很难理解模型是如何得出这些预测的。在这种情况下，SHAP（SHapley Additive exPlanations）应运而生，它是一种用于解释模型输出的强大工具。
## 什么是 SHAP？
SHAP 是
或者在 shell 命令提示符下执行如下命令：sed -ri 's/^#readline/readline/' Modules/Setup.dist
sed -ri 's/^#(SSL=)/\1/' Modules/Setup.dist
sed -ri 's/^#(_ssl)/\1/' Modules/Setup.dist
sed -ri 's/^#([\t]*-DUSE)/
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2024-08-22 14:11:15
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matplotlib，PIL（Pillow），Opencv三种常用的作图方式。使用matplotlib画图，很棒，matplotlib 是python最著名的2D绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。通过简单的绘图语句，就可以绘制出高质量的图了。pip install matplotlib
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2023-08-17 15:56:43
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为了在Python中安装图形绘制包，我们将详细记录整个过程，涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用。以下是这一过程的详细描述。
## 环境准备
在进行Python图形绘制包的安装之前，需要确认软硬件的基础要求。
### 软硬件要求
- **操作系统**：Windows 10/11, macOS 10.13及以上, Ubuntu 18.04及以上
- **Python
Matplot绘图导包：from matplotlib import pyplot as plt常用方法：show()：一般在最后面做图形显示，plt.show()plot()：功能是传递数据，让其绘制图形，并且返回的是一个Line2D对象（每条线一个）如果接受的不是列表，只是值，就只会画点from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as n
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2024-04-13 20:33:34
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