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
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
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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# 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
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2023-09-10 03:28:57
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利用sklearn分析鸢尾花前面两篇文章提到了机器学习的入门的几个基础库及拓展练习，现在我们就对前面知识点进行汇总进行一个简单的机器学习应用，并构建模型。 练习即假定一名植物专家收集了每一朵鸢尾花的测量数据：花瓣的长度和宽度以及花萼的长度和宽度，所有测量结果的单位都是厘米。这些数据经过植物学专家分类成三个种类：setosa、versicolor、virginica。然后根据测量数据，确定每朵鸢尾
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。
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 -
# 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
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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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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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)/
文章目录一、前言二、模块安装三、图片美化1、祛痘2、词云——我不只是一张图3、风格迁移——努力变成你喜欢的样子4、图中图——每一个像素都是你5、切换背景——带你去旅行6、九宫格——一张照片装不下你的美7、图片二维码——冰冷的图里也饱含深情 一、前言Python中有许多用于图像处理的库，像是Pillow，或者是OpenCV。而很多时候感觉学完了这些图像处理模块没有什么用，其实只是你不知道怎么用罢了
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2023-10-27 19:31:24
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# 使用 Python 实现 MATLAB 的画图功能
在数据分析和科学计算上，Python 和 MATLAB 都是非常流行的工具。在某些情况下，我们可能会希望在 Python 中使用 MATLAB 的绘图功能。本文将教你如何通过 Python 实现 “MATLAB 画图” 的功能。
## 实现流程
下面是实现这一功能的基本流程：
| 步骤 | 操作说明
# 如何实现 Python SHAP
## 1. 流程概述
在实现 Python SHAP 过程中，我们可以按照以下步骤进行操作：
```mermaid
erDiagram
PARTICIPANT as 开发者
PARTICIPANT as 小白
开发者 -> 小白: 教学
```
1. 安装 SHAP 库
2. 准备数据
3. 训练模型
4. 解释模型结果
##
读取import shapefile
fileRead = shapefile.Reader("{路径名}",encoding='utf-8') # 仅仅读取
fileWrite = shapefile.Writer("{路径名}",encoding='utf-8') # 仅仅写入为写入shp创建新的字段# 参数：字段名，字段类型，该字段的大小限制
# 字段类型可以为 Character,
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
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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