S03L01 – 鸢尾花数据集上的散点图

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Seaborn、探索性数据分析 (EDA) 和 Iris 数据集简介

目录

  1. Seaborn:增强 Python 数据可视化
  2. 探索性数据分析 (EDA):揭示数据洞见
  3. Iris 数据集:数据科学中的经典案例
  4. 实际操作:加载和可视化 Iris 数据集
  5. 展望未来:使用成对图进行高级可视化
  6. 结论

1. Seaborn:增强 Python 数据可视化

Seaborn 是一个建立在 Python 最古老且最广泛使用的绘图库之一Matplotlib之上的强大可视化库。虽然 Matplotlib 为创建静态、动画和交互式可视化提供了坚实的基础,但 Seaborn 通过提供更高级且美观的可视化,同时减少样板代码,扩展了其功能。

为什么使用 Seaborn?

  • 易用性:通过直观的函数简化复杂的可视化。
  • 增强美观性:内置主题和色彩调色板使图表更具视觉吸引力。
  • 与 Pandas 集成:与 Pandas DataFrame 无缝配合,使数据操作和可视化变得简单。

在接下来的模块中,我们将深入探讨 Seaborn 的功能,在 Matplotlib 的基础知识上构建更复杂的可视化。

2. 探索性数据分析 (EDA):揭示数据洞见

探索性数据分析 (EDA) 是分析数据集以总结其主要特征的过程,通常使用可视化方法。EDA 是数据科学工作流程中的关键步骤,因为它有助于理解数据的基本结构、检测异常值、识别模式和检验假设。

EDA 的主要目标:

  • 理解数据分布:掌握数据点在不同变量上的分布情况。
  • 识别关系:发现变量之间的相关性和相互作用。
  • 检测异常值:发现可能表明数据质量问题的异常或不寻常的观测值。
  • 指导模型构建:提供指导选择适当建模技术的洞见。

通过执行 EDA,数据科学家可以就数据预处理、特征选择和模型选择做出明智的决策,确保后续分析基于对数据的深入理解。

3. Iris 数据集:数据科学中的经典案例

Iris 数据集 是数据科学和机器学习领域中最著名的数据集之一。由 Ronald Fisher 于 1936 年发布,它作为一个入门数据集,为学生和专业人士练习分类技术提供了基础。

数据集概览:

总记录数 类别 特征
150 3(Iris-setosa, Iris-versicolor, Iris-virginica)
  • 花萼长度
  • 花萼宽度
  • 花瓣长度
  • 花瓣宽度

数据集中的每个类别都有 50 条记录,完美平衡,使其成为分类任务的理想选择,无需处理类别不平衡的问题。

为什么选择 Iris 数据集?

  • 简单性:其简洁的结构使其非常适合初学者。
  • 类别平衡:确保分类算法不会偏向于特定类别。
  • 信息丰富的特征:四个特征提供了足够的信息来区分三种 Iris 种类。

4. 实际操作:加载和可视化 Iris 数据集

让我们通过使用 Python 的 Jupyter Notebook 环境加载 Iris 数据集并进行可视化的过程。

步骤 1:导入必要的库

步骤 2:加载数据集

步骤 3:探索数据集

输出:

步骤 4:散点图可视化
可视化花萼长度与花萼宽度之间的关系:

这个散点图有助于识别不同 Iris 种类之间的模式和重叠。例如,Iris-setosa 点明显分离,而 Iris-versicolor 和 Iris-virginica 则存在一定的重叠。

使用 Plotly 的 3D 散点图
虽然 Seaborn 不直接支持 3D 绘图,但可以使用 Plotly 进行交互式 3D 可视化:

这个交互式图提供了更深入的洞察,展示了三个特征如何相互作用以区分不同的 Iris 种类。

5. 展望未来:使用成对图进行高级可视化

在后续模块中,我们将探讨 Seaborn 的 pairplot 功能,它通过为每对特征创建散点图矩阵,允许进行全面的视觉分析。这将使我们能够更详细地检查所有四个特征之间的关系,有助于更好地理解数据和构建模型。

为何选择成对图?

  • 全面分析:同时可视化多个特征对之间的关系。
  • 类别分离:轻松区分不同类别在各种特征组合中的聚类情况。
  • 检测多重共线性:识别可能影响模型性能的高度相关特征。

6. 结论

理解和可视化数据是数据科学的基础技能。像 Seaborn 这样的工具和 EDA 技术使数据专业人士能够从原始数据中提取有意义的洞见。Iris 数据集作为一个平衡且结构良好的数据集,为实践这些概念提供了一个极好的起点。随着我们继续前进,我们将基于这些基础知识开发更复杂的模型和分析。

感谢您的阅读!请继续关注我们即将发布的更多有见地的讨论文章。

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