这篇文章主要介绍了在Python中画图(基于Jupyter notebook的魔法函数),文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
先展示一段相关的代码:
#we test the accuracy of knn and find the k which makes the biggest accuracy k_range=list(range(1,26))#[1,25] scores=[] for k in k_range: knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=k) knn.fit(X_train,y_train) y_pred=knn.predict(X_test) scores.append(metrics.accuracy_score(y_test,y_pred)) #------------ prepare the data we need to plot------------------- #we draw a graph to show the result import matplotlib.pyplot as plt #a magic function,which allows polts to appear whitin the notebook %matplotlib inline plt.plot(k_range,scores) plt.xlabel('Value of K for KNN') plt.ylabel('Testing Accuracy')
什么是魔法函数呢(magic function)?
%matplotlib inline是一个魔法函数(Magic Functions)。官方给出的定义是:IPython有一组预先定义好的所谓的魔法函数(Magic Functions),你可以通过命令行的语法形式来访问它们。可见“%matplotlib inline”就是模仿命令行来访问magic函数的在IPython中独有的形式。magic函数分两种:一种是面向行的,另一种是面向单元型的。行magic函数是用前缀“%”标注的,很像我们在系统中使用命令行时的形式,例如在Mac中就是你的用户名后面跟着“$”。“%”后面就是magic函数的参数了,但是它的参数是没有被写在括号或者引号中来传值的。单元型magic函数是由两个“%%”做前缀的,它的参数不仅是当前“%%”行后面的内容,也包括了在当前行以下的行。注意:既然是IPython的内置magic函数,那么在Pycharm中是不会支持的。
总结:%matplotlib inline 可以在Ipython编译器里直接使用,功能是可以内嵌绘图,并且可以省略掉plt.show()这一步。
由此可见,这是只有在jupyter notebook中才能使用的方法,不过确实是方便,只需要把两个维度的数据传进去就完了,封装的可以说是相当彻底了
不是做Python的,学机器学习用个简单的图就够了。这个模块只能画二维图,三维需要使用其他的方法
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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