Comprendre les graphiques de dispersion avec Numpy: Assurer que les tableaux X et Y ont la même taille
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- Rajiv Chandra
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Un aspect fondamental de la visualisation des données en Python est la création de graphiques de dispersion, en particulier lorsqu'il s'agit d'algorithmes d'apprentissage automatique comme K-Means. Cependant, il peut être assez fréquent de rencontrer des problèmes avec des tableaux numpy de tailles différentes lors du tracé de ces graphiques. Cet article fournit une explication détaillée sur la manière d'aligner les tailles de vos tableaux numpy X et Y pour un tracé de dispersion efficace.
Contexte : Le problème
Imaginez une situation où vous avez 37 tableaux numpy, divisés en deux tableaux séparés, X et Y, avec respectivement 18 et 19 éléments. Vous essayez de tracer ces valeurs à l'aide de la fonction scatter de matplotlib. Cependant, vous êtes confronté à une erreur ValueError indiquant : "x et y doivent avoir la même taille". Cela est dû au fait que la fonction scatter exige que les tableaux X et Y aient le même nombre d'éléments.
Le problème principal
La fonction scatter, un outil puissant dans matplotlib, trace deux variables l'une contre l'autre. Elle nécessite un nombre égal de points de données dans les tableaux X et Y. L'erreur survient lorsque ces tableaux ne sont pas de taille égale, comme dans notre cas où X comporte 18 colonnes et Y comporte 19 colonnes.
Une tentative infructueuse de résolution
On pourrait envisager de regrouper deux colonnes de X pour les rendre de même taille. Cependant, cela entraîne un autre problème : la nouvelle colonne dans X est un tableau numpy, et non un flottant comme les autres colonnes. Par conséquent, cela entraîne une autre erreur ValueError : "définition d'un élément de tableau avec une séquence."
La résolution : Tracer tous les éléments
La solution réside dans la compréhension que les graphiques de dispersion sont essentiellement bidimensionnels. Ils représentent les relations entre deux variables, et non 37. Ainsi, il est impossible de tracer directement tous les 37 tableaux sur un graphique de dispersion.
Cependant, pour visualiser vos données avant d'appliquer l'algorithme K-Means, vous pouvez utiliser la fonction pairplot de la bibliothèque seaborn, qui vous permet de tracer les relations par paires dans un ensemble de données. De cette façon, vous pouvez examiner les relations et les distributions de chaque paire de vos 37 tableaux.
import seaborn as sns
import pandas as pd
# En supposant que f1, f2, ..., f37 sont vos tableaux numpy à une dimension
df = pd.DataFrame(list(zip(f1, f2, f3, ..., f37)), columns=['f1', 'f2', 'f3', ..., 'f37'])
sns.pairplot(df)Ce code générera une grille de graphiques tels que chaque variable de vos données sera partagée sur les axes y d'une seule ligne et les axes x d'une seule colonne.
La leçon
L'essentiel est que les graphiques de dispersion sont limités à deux dimensions. Bien qu'il soit tentant de visualiser tous les points de données simultanément, cela peut entraîner de la confusion et des résultats erronés. Optez plutôt pour des graphiques par paires, ou envisagez de réduire la dimensionnalité avec des techniques comme l'ACP si vous travaillez avec des données de haute dimensionnalité.
Rappelez-vous, la clé d'une visualisation de données réussie réside non seulement dans la complexité du graphique, mais aussi dans la clarté et les informations qu'il fournit.