python——画伪彩图、设置彩色图例

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伪彩图、图例
效果

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实际操作见该案例

伪彩图、图例

伪彩图的作用在于直观的表现出分类边界

def plotDescionBoundary():fig = plt.figure(facecolor='w')fig.subplots()cm_light = mpl.colors.ListedColormap(['#77E0A0','#FF8080','#A0A0FF'])cm_dark = mpl.colors.ListedColormap(['g', 'r', 'b'])# 伪彩图plt.pcolormesh(X1,X2,y_pred_show,cmap=cm_light)# 样本的显示plt.scatter(X[:,0],X[:,1],s=30,c=y,edgecolors='k',cmap=cm_dark)# 标签plt.xlabel('组分1',fontsize=15)plt.ylabel('组分2',fontsize=15)# 网格plt.grid(b=True,ls=':')patchs = [mpatches.Patch(color='#77E0A0', label='Iris-setosa'),mpatches.Patch(color='#FF8080', label='Iris-versicolor'),mpatches.Patch(color='#A0A0FF', label='Iris-virginica')]# 设置图例# fancybox=True:控制是否应在构成图例背景的FancyBboxPatch周围启用圆边# framealpha=0.8:控制图例框架的 Alpha 透明度# loc:图例所有figure位置plt.legend(handles=patchs, fancybox=True, framealpha=0.8, loc='lower right')# 标题plt.title(u'鸢尾花Logistic回归分类效果', fontsize=17)plt.show()# 对得到的结果进行绘制
# 横纵采样500个点
N,M = 500,500
X1_min,X1_max = min(X[:,0])-0.5,max(X[:,0])+0.5
X2_min,X2_max = min(X[:,1])-0.5,max(X[:,1])+0.5
# 生成等距数组
t1 = np.linspace(X1_min,X1_max,N)
t2 = np.linspace(X2_min,X2_max,M)# 生成网格采样点
# meshgrid适用于生成网格型数据，接受两个一维数组，生成两个二维矩阵
X1,X2 = np.meshgrid(t1,t2)# 生成测试点
X_show = np.stack((X1.flat,X2.flat),axis=1)
# 预测
y_pred_show = model.predict(X_show)
# 使之与输入的形状相同
y_pred_show = y_pred_show.reshape(X1.shape)# 画决策边界图
plotDescionBoundary()

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