【自然语言处理】利用sklearn库函数绘制三维瑞士卷

一,原理介绍

sklearn.datasets.make_swiss_roll()函数提供了三维瑞士卷的数据集,我们可以利用他来生成瑞士卷,该函数的用法见sklearn官方文档:官网文档:sklearn.datasets.make_swiss_roll()用法

make_swiss_roll(n_samples=100*noise=0.0random_state=Nonehole=False)

函数有三个参数:

n_samples:int,默认值 = 100,是Swiss Roll 上的采样点数

noise :float, 默认值=0.0,是高斯噪声的标准偏差。

random_state:int,RandomState 实例或 None,默认值 = 无,确定数据集创建的随机数生成。传递一个 int 用于跨多个函数调用的可重现输出。

hole:bool, 默认值=False

二,代码详解

# swiss roil
from sklearn.datasets import make_swiss_roll
import matplotlib.pyplot as plt 

导入Scikit-Learn库中的make_swiss_roll函数,该函数用于生成一个瑞士卷数据集。

X,labels = make_swiss_roll(1000,noise=0.05)

调用make_swiss_roll函数生成一个包含1000个样本的三维数据集,其中noise=0.05表示在生成数据时引入了一些噪声。生成的数据包括X(特征矩阵)和labels(标签),X包含了每个样本的三维坐标。下面是设置的噪声分别为noise=0.05,0.1,0.2,0.5时的图像。

fig = plt.figure()

make_swiss_roll(1000, noise=0.05):生成包含 1000 个样本的瑞士卷数据集,并引入少量噪声

ax = fig.add_subplot(111,projection = "3d",elev=7,azim=-80)
ax.set_position([0,0,0.95,1])
  • ax:表示图中的 3D 子图。
  • 111:表示 1x1 网格(行、列、索引)中的单个子图。
  • projection="3d":指定 3D 绘图。
  • elev=7, azim=-80:设置仰角和方位角以控制视图。
  • set_position:调整图中子图的位置。
ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2], c=labels, edgecolor='k', cmap=plt.cm.cool)
  • scatter:绘制 3D 散点图。
  • X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2]:3D 空间中点的坐标。
  • c=labels:根据标签为点着色。
  • edgecolor='k':将边缘颜色设置为黑色。
  • cmap=plt.cm.cool:指定用于为点着色的颜色图。

三,完整代码
 

# swiss roil
from sklearn.datasets import make_swiss_roll
import matplotlib.pyplot as plt 
X,labels = make_swiss_roll(1000,noise=0.05)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111,projection = "3d",elev=7,azim=-80)
ax.set_position([0,0,0.95,1])
ax.scatter(X[:,0],X[:,1],X[:,2],c=labels,edgecolor='k',cmap=plt.cm.cool)
plt.show()

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