Comprendiendo los gráficos de dispersión con Numpy: asegurando matrices X e Y del mismo tamaño
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- Rajiv Chandra
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Un aspecto fundamental de la visualización de datos en Python es crear gráficos de dispersión, especialmente cuando se trata de algoritmos de aprendizaje automático como K-Means. Sin embargo, puede ser bastante común encontrarse con problemas de matrices numpy de diferentes tamaños al trazar estos gráficos. Este artículo proporciona una explicación detallada sobre cómo alinear los tamaños de tus matrices X e Y para una representación eficiente de dispersión.
Antecedentes: El problema
Imagina una situación en la que tienes 37 matrices numpy, divididas en dos matrices separadas, X e Y, con 18 y 19 elementos, respectivamente. Intentas trazar estos valores usando la función scatter de matplotlib. Sin embargo, te encuentras con un ValueError que dice: "x e y deben tener el mismo tamaño". Esto se debe a que la función scatter requiere que tanto las matrices X como Y tengan el mismo número de elementos.
El problema principal
La función scatter, una herramienta poderosa en matplotlib, traza dos variables una contra la otra. Requiere una cantidad igual de puntos de datos en ambas matrices X e Y. El error surge cuando estas matrices no se alinean en tamaño, como en nuestro caso, donde X tiene 18 columnas y Y tiene 19 columnas.
Un intento fallido de resolverlo
Uno podría considerar unir dos columnas de X en una para igualar los tamaños. Sin embargo, esto conduce a otro problema: la nueva columna en X es una matriz numpy, no un número decimal como las otras columnas. En consecuencia, esto resulta en otro ValueError: "configurar un elemento de matriz con una secuencia".
La solución: Trazar todos los elementos
La solución radica en comprender que los gráficos de dispersión son essencialmente bidimensionales. Representan relaciones entre dos variables, no 37. Por lo tanto, no es práctico trazar las 37 matrices directamente en un gráfico de dispersión.
Sin embargo, para visualizar tus datos antes de aplicar el algoritmo de K-Means, puedes utilizar pairplot de la biblioteca seaborn, que te permite trazar relaciones pareadas en un conjunto de datos. De esta manera, puedes inspeccionar las relaciones y distribuciones de cada par de tus 37 matrices.
import seaborn as sns
import pandas as pd
# Suponiendo que f1, f2, ..., f37 son tus matrices numpy unidimensionales
df = pd.DataFrame(list(zip(f1, f2, f3, ..., f37)), columns=['f1', 'f2', 'f3', ..., 'f37'])
sns.pairplot(df)Este código generará una cuadrícula de ejes de tal manera que cada variable en tus datos se compartirá a través de los ejes y en una única columna.
La lección
La clave del asunto es que los gráficos de dispersión están limitados a dos dimensiones. Aunque puede ser tentador ver todos los puntos de datos simultáneamente, hacerlo puede generar confusión y resultados erróneos. En su lugar, opta por gráficos pareados o considera reducir la dimensionalidad con técnicas como PCA si estás trabajando con datos de alta dimensionalidad.
Recuerda, la clave para una visualización de datos exitosa no está solo en la complejidad del gráfico, sino en la claridad y los conocimientos que proporciona.