参考链接：https://hands1ml.apachecn.org/2/#_12
数据探索和可视化、发现规律
通过之前的工作，你只是快速查看了数据，对要处理的数据有了整体了解，现在的目标是更深的探索数据。
首先，保证你将测试集放在了一旁，只是研究训练集。
另外，如果训练集非常大，你可能需要再采样一个探索集，保证操作方便快速。
在这个案例中，因为数据集很小，所以可以在全集上直接工作。创建一个副本，以免损伤训练集
housing = strat_train_set.copy()
地理数据可视化
因为存在地理信息（纬度和经度），创建一个所有街区的散点图来数据可视化是一个不错的主意
housing.plot(kind="scatter", x="longitude", y="latitude")
这张图看起来很像加州，但是看不出什么特别的规律。
可以将alpha设为 0.1，可以更容易看出数据点的密度 ，参数alpha设置了散点的透明度，通常用于显示密集程度。
housing.plot(kind="scatter", x="longitude", y="latitude", alpha=0.1)
现在看起来好多了：可以非常清楚地看到高密度区域，湾区、洛杉矶和圣迭戈，以及中央谷，特别是从萨克拉门托和弗雷斯诺。
通常来讲，人类的大脑非常善于发现图片中的规律，但是需要调整可视化参数使规律显现出来。
现在将注意力转到房价上。
每个圈的半径表示街区的人口（选项s），颜色代表价格（选项c）。我们用预先定义的名为jet的颜色图（选项cmap），它的范围是从蓝色（低价）到红色（高价）：
housing.plot(kind="scatter", x="longitude", y="latitude", alpha=0.4,s=housing["population"]/100, label="population",c="median_house_value", cmap=plt.get_cmap("jet"), colorbar=True,
)
plt.legend()
这张图说明房价和位置（比如，靠海）和人口密度联系密切，这点你可能早就知道。可以使用聚类算法来检测主要的聚集，用一个新的特征值测量聚集中心的距离。尽管北加州海岸区域的房价不是非常高，但离大海距离属性也可能很有用，所以这不是用一个简单的规则就可以定义的问题。
查找关联
因为数据集并不是非常大，你可以很容易地使用corr()方法计算出每对属性间的标准相关系数
（standard correlation coefficient，也称作皮尔逊相关系数）
corr_matrix = housing.corr()
相关系数的范围是 -1 到 1。当接近 1 时，意味强正相关；例如，当收入中位数增加时，房价中位数也会增加。当相关系数接近 -1 时，意味强负相关；你可以看到，纬度和房价中位数有轻微的负相关性（即，越往北，房价越可能降低）。最后，相关系数接近 0，意味没有线性相关性。
另一种检测属性间相关系数的方法是使用 Pandas 的scatter_matrix函数，它能画出每个数值属性对每个其它数值属性的图。因为现在共有 11 个数值属性，你可以得到11 ** 2 = 121张图，在一页上画不下，所以只关注几个和房价中位数最有可能相关的属性
from pandas.plotting import scatter_matrixattributes = ["median_house_value", "median_income", "total_rooms","housing_median_age"]
scatter_matrix(housing[attributes], figsize=(12, 8))
最有希望用来预测房价中位数的属性是收入中位数，因此将这张图放大
housing.plot(kind="scatter", x="median_income",y="median_house_value",alpha=0.1)
这张图说明了几点。首先，相关性非常高；可以清晰地看到向上的趋势，并且数据点不是非常分散。第二，我们之前看到的最高价，清晰地呈现为一条位于 500000 美元的水平线。这张图也呈现了一些不是那么明显的直线：一条位于 450000 美元的直线，一条位于 350000 美元的直线，一条在 280000 美元的线，和一些更靠下的线。你可能希望去除对应的街区，以防止算法重复这些巧合。
