波士頓房價資料集視覺化

2021-10-07 21:22:16 字數 1373 閱讀 5237

將所有屬性與房價之間的關係視覺化

import matplotlib.pyplot as plt 

import numpy as np

import tensorflow as tf

plt.rcparams[

'font.sans-serif']=

['microsoft yahei'

]# 指定預設字型

plt.rcparams[

'axes.unicode_minus']=

false

# 解決儲存影象是負號'-'顯示為方塊的問題

boston_housing = tf.keras.datasets.boston_housing

#資料集不需要測試,將所有的資料都載入到訓練資料集用於顯示,test_split為劃分測試機的比例

(train_x,train_y)

,(test_x,test_y)

= boston_housing.load_data(test_split =0)

title_list =

['crim'

,'zn'

,'indus'

,'chas'

,'nox'

,'rm'

,'age'

,'dis'

,'rad'

,'tax'

,'ptratio'

,'b-1000'

,'lstat'

,'medv'

]plt.figure(figsize=(8

,8))

for i in

range(13

):plt.subplot(4,

4,i+1)

plt.scatter(train_x[

:,i]

,train_y,s=5)

plt.xlabel(title_list[i]

) plt.ylabel(

'price'

) plt.title(

str(i+1)

+'. '

+title_list[i]

+' - price'

)plt.tight_layout(rect=[0

,0,1

,0.95])

plt.suptitle(

'各屬性與房價之間的關係'

波士頓房價線性回歸

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