首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用seaborn专门绘制集群的质心?

Seaborn是一个基于Matplotlib的Python数据可视化库,它提供了一种高级界面来绘制各种统计图形。要使用Seaborn绘制集群的质心,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 导入必要的库和数据:首先,导入Seaborn和其他必要的库,如NumPy和Pandas。然后,准备包含集群数据的数据集。
代码语言:txt
复制
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd

# 准备数据集
data = pd.DataFrame({
    'x': np.random.randn(100),
    'y': np.random.randn(100),
    'cluster': np.random.choice(['A', 'B', 'C'], 100)
})
  1. 绘制集群的质心:使用Seaborn的scatterplot()函数绘制散点图,并使用hue参数指定颜色编码的变量。然后,使用sns.scatterplot()函数绘制每个集群的质心。
代码语言:txt
复制
# 绘制散点图
sns.scatterplot(x='x', y='y', hue='cluster', data=data)

# 绘制质心
centroids = data.groupby('cluster').mean()
sns.scatterplot(x=centroids['x'], y=centroids['y'], color='black', marker='X', s=100)
  1. 添加标题和标签:为图形添加标题和轴标签,以提供更好的可读性。
代码语言:txt
复制
# 添加标题和标签
plt.title('Cluster Centers')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# 显示图形
plt.show()

这样,你就可以使用Seaborn绘制集群的质心了。请注意,以上代码仅为示例,实际使用时需要根据数据集的结构和需求进行适当的调整。

关于Seaborn的更多信息和使用方法,你可以参考腾讯云的数据可视化产品Seaborn的介绍页面:Seaborn产品介绍

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

使用K-Means算法将图像压缩6倍!

作者:张江 | 来源:ATYUN 在本文中,我们将讨论K-Means算法,它是一种基于聚类无监督机器学习算法。此外,我们还将讨论如何使用K-Means来压缩图像。...尽管如此,即使您不熟悉存在多少个聚类,也有一种技术可以确定如何选择“K”。 2. 从所有可用数据点集合中,随机选择K个数据点并将其称为“聚类质心”。 3. 聚类分配。...遍历整个数据集,对于每个数据点x(i),将其分配给它更接近一个聚类质心。我们如何确定“近距离”?通过计算所述点之间欧氏距离来做到这一点。现在,我们将形成聚类。...实施K-Means 我们将使用以下关于汽车数据集来执行聚类(从Kaggle下载): 为了全面了解数据集,让我们查看seaborn配对图: 运行K-Means整个代码库(以及上面的数据集)在Github...如果我们将K-Means应用于此数据集,通过选择让我们说K = 16,我们将选择16个最重要数据点(这些数据点只是集群质心)。

1.3K30

Python数据挖掘指南

其次,使用plt.pyplot.hist()绘制分析所针对变量直方图。...本节将完全依赖于Seaborn(sns),它具有非常简单和直观功能,可以使用散点图绘制回归线。我选择为平方英尺和价格创建一个联合图,显示回归线以及每个变量分布图。...使用Seaborn可视化线性关系 - 本文档提供了具体示例,说明如何修改回归图,并显示您可能不知道如何自行编码新功能。它还教你如何适应不同类型模型,如二次或逻辑模型。...现在我们已经设置了用于创建集群模型变量,让我们创建一个可视化。下面的代码将绘制按簇颜色散点图,并给出最终质心位置。具体代码行说明可以在下面找到。...4、其余代码显示k-means聚类过程最终质心,并控制质心标记大小和厚度。 在这里我们拥有它 - 一个简单集群模型。此代码适用于包含不同数量群集,但对于此问题,仅包含2个群集是有意义

92300
  • 掌握如何使用Rose绘制活动图方法

    大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 一、实验目的 (1)熟悉活动图基本功能和使用方法。 (2)掌握如何使用Rose绘制活动图方法。...)每组1人; (3)设计性实验; 三、实验主要设备 台式或笔记本电脑 四、实验内容 1.案例:借鉴我校图书管理系统,根据图书信息入库、借阅、归还、检索等活动流程,分析相关活动需求和活动到活动变化,使用...rational rose绘制图书管理系统中某个活动流程一个完整过程活动图。...泳道将活动图中活动划分为若干组,并把每一组指定给负责这组活动业务组织,即对象。所以我们分为了三个泳道,分别为:学生,图书管理系统,系统管理员。...在活动图中,泳道区分了负责活动对象,它明确地表示了哪些活动是由哪些对象进行。在包含泳道活动图中,每个活动只能明确地属于一个泳道。

    3.2K10

    机器学习第一步:先学会这6种常用算法

    【IT168 资讯】机器学习领域不乏算法,但众多算法中什么是最重要?哪种是最适合您使用?哪些又是互补?使用选定资源最佳顺序是什么?今天笔者就带大家一起来分析一下。...K-均值是如何形成一个集群: * K-均值为每个群集选取K个点,称为质心。 * 每个数据点形成具有最接近质心群集,即K个群集。 * 根据现有集群成员查找每个集群质心。筛选出新质心。...* 由于出现了有新质心,请重复步骤2和步骤3,从新质心找到每个数据点最近距离,并与新K个聚类关联。重复这个过程。 如何确定K价值 在K-均值中,我们有集群,每个集群都有各自质心。...集群质心和数据点之差平方和构成了该集群平方和总和。另外,当所有群集平方和总和被加上时,它成为群集解决方案平方和总和。...随着集群数量增加,这个值会不断下降,但如果绘制结果的话,您可能会看到,平方距离总和急剧下降到某个K值,然后会减缓下降速度。在这里,可以找到最佳集群数。

    901100

    智能主题检测与无监督机器学习:识别颜色教程

    在本教程中,我们将演示使用无监督学习和集群来智能地识别图上绘制颜色点,如红色、绿色或蓝色整体颜色。例如,一个紫色点可能被认为是红色或蓝色。...如果使用y轴来绘制值,那么红色就会被绘制到图表顶部。同样地,蓝色值值范围更小,导致它们在图表底部出现。绿色颜色在中间。...将每个集群质心转移到分配给它所有点平均值(中心)。 5重复步骤3-5,直到质心停止移动,或者点停止交换集群,或者到达一个给定阈值。 下面显示了用于确定集群质心示例代码。...回想一下,在训练之后,我们设置了每个数据点分配集群号。通过这种方式,我们训练集现在有了一个额外列,包含了分配集群号。使用这个数据段,我们可以在图上绘制每个数据点集群,如下所示。 ?...我们将x轴沿着一条直线来绘制每个点,并将其指定集群用于y轴。 ? 这个图表显示了被分配集群分组颜色,每个集群都表示在y轴上。更明显展示了这些颜色是如何根据红、绿、蓝颜色来聚类

    2.5K40

    6种机器学习算法要点

    本文旨在为人们提供一些机器学习算法,这些算法目标是获取关于重要机器学习概念知识,同时使用免费提供材料和资源。当然选择有很多,但哪一个是最好?哪两个互相补充?什么是使用选定资源最佳顺序?...集群数据点对同组来说是同质且异构。 K-means如何形成一个集群: K-means为每个群集选取K个点数,称为质心。 每个数据点形成最接质心群集,即K个群集。...根据现有集群成员查找每个集群质心。在这里,我们有新质心。 由于我们有新质心,请重复步骤2和步骤3.从新质心找到每个数据点最近距离,并与新K个聚类关联。重复这个过程直到收敛,即质心不变。...如何确定K价值 在K-means中,我们有集群,每个集群都有自己质心集群质心和数据点之差平方和构成了该集群平方和总和。...我们知道,随着集群数量增加,这个值会不断下降,但是如果你绘制出结果的话,你可能会看到,平方距离总和会急剧下降到某个K值,然后再慢慢减小。在这里,我们可以找到最优集群

    86090

    如何使用CSS绘制一个响应式矩形

    如何使用CSS绘制一个响应式矩形 背景: 最近因为需要用到绘制类似九宫格需求,所以研究了一下响应式矩形实现方案。...有如下几种方案: 使用js来设置元素高度 使用vw单位 div {width: 50vw; height: 50vw;} 使用伪元素设置padding方式来实现正方形(也就是本次使用方式) 实现一个正方形...before { content: ''; display: block; padding-top: 100%; } } 我们做法就是使用伪元素...因为pading-top与padding-bottom百分比取值来自于元素宽度,所以,设置值为100%就实现了我们想要功能。...实现更多功能 想要实现更多比例形状,其实就是修改::before中pading-top或者padding-bottom值即可。

    2.2K100

    echarts引入和使用(fasadmin中如何使用echarts绘制图表)

    script> 当然如果其他地方要用的话,可以选择单独下载echarts.min.js 下载地址 https://echarts.apache.org/handbook/zh/get-started/ 使用方式...然后还支持npm方式引入,这种看官网文档即可 https://echarts.apache.org/handbook/zh/get-started/ 这里重点介绍在fasadmin中如何使用echarts...绘制图表 拿柱状图为例 以fasadmin网站首页index.html文件为例讲解 1、引入echarts.min.js (路径正确就可以) <script src=”__CDN__/assets/js...type: 'bar', data: [5, 20, 36, 10, 10, 20] } ] }; // 使用刚指定配置项和数据显示图表...div上id即可 不懂比葫芦画瓢即可 未经允许不得转载:肥猫博客 » echarts引入和使用(fasadmin中如何使用echarts绘制图表)

    1.6K20

    如何使用KubiScan扫描Kubernetes集群风险权限

    关于KubiScan KubiScan是一款能够帮助研究人员扫描Kubernetes集群中高风险权限强大工具,在该工具帮助下,研究人员可以轻松识别Kubernetes基于角色访问控制(RBAC)授权模型中高风险权限...KubiScan能够收集关于高风险角色\集群角色(roles\clusterroles)、角色绑定\集群角色绑定(rolebindings\clusterrolebindings)、用户和Pods相关信息...)相关联角色绑定\集群角色绑定; 列举指定主体(用户、组和服务账号); 列举角色角色绑定\集群角色绑定; 显示可通过变量访问敏感数据Pods; 获取集群BootScrap令牌; 工具使用 依赖组件...广大研究人员可以直接在命令行窗口中运行下列命令: python3 KubiScan.py -e 或在容器中运行下列命令: kubiscan -e 工具演示视频 下面演示是KubiScan基础使用方法...虽然每个角色类型都为Role,但这些模板能够跟集群中任何Role\ClusterRole进行比对。 每一个这样角色都会跟集群角色对比,如果检测到集群中包含风险角色,则会对风险进行标记。

    1.1K30

    如何在启用SentryCDH集群使用UDF

    1.文档编写目的 ---- 在前面的文章Fayson介绍过UDF开发及使用如何在Hive&Impala中使用UDF》,大多数企业在使用CDH集群时,考虑数据安全性会在集群中启用Sentry服务,这样就会导致之前正常使用...本篇文章主要讲述如何在Sentry环境下使用自定义UDF函数。...前置条件 1.集群Kerberos已启用 2.集群已安装Sentry服务且正常使用 2.部署UDF JAR包 ---- 1.将开发好UDF JAR包上传至HServer2及Metastore服务所在服务器统一目录...创建临时函数只能在当前会话使用,如果会话关闭则临时函数失效,使用Hue创建临时函数在退出账号重新登录任然可以使用,重启HiveServer2则临时函数失效。...集群启用了Sentry服务,Hive创建函数时指定是本地jars,导致在Impala中无法直接使用Hive函数,需要在Impala shell下重新创建。

    3.9K90

    如何使用Python和Plotly绘制3D图形方法

    本文将介绍如何使用Python和Plotly来绘制各种类型3D图形,并给出代码实例。准备工作首先,确保你已经安装了Plotly库。...你可以使用pip命令来安装:pip install plotly接下来,我们将使用Plotlyplotly.graph_objects模块来创建3D图形。我们还将使用numpy库生成一些示例数据。...通过以上示例,我们展示了如何使用Python和Plotly来绘制各种类型三维图形。你可以根据自己需求进一步定制这些图形,并探索Plotly库中更多丰富功能。Happy plotting!...你可以通过查阅官方文档或参考在线教程来深入了解这些功能,并将其应用到你项目中。总结通过本文,我们学习了如何使用Python和Plotly库绘制各种类型三维图形,包括散点图、曲面图、线框图和条形图。...我们了解了绘制每种图形所需基本步骤和代码示例,并探索了如何自定义图形样式、创建交互式图形以及将图形导出为静态图片或交互式HTML文件。

    26010

    Python如何使用Matplotlib模块pie()函数绘制饼形图?

    所以不用装了,当然也可以独立安装: 图片 安装pandas: pip install numpy 2 实现思路 数据存放在excel中,对指定数据进行分析,所以需要用到pandas; 对指定数据分析后绘制饼形图...36.19 贵州省 user047 159.9 福建省 user048 49.9 四川省 user049 45.6 广东省 user050 149.8 广东省 3 pie()函数说明 实现这个功能,主要使用了...设置各扇形标签与圆心距离 startangle 设置饼形图初始摆放角度 radius 设置饼图半径 counterclock 是否让饼图逆时针显示 wedgeprops 设置饼图内外边界属性...','gold' 饼图绘制: patches, l_text, p_text = plt.pie(sizes, labels=labels,...()函数绘制饼形图 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt class TestPie(): def __init

    391130

    重要机器学习算法

    在这个算法中,我们将每个数据项绘制为一个n维空间中一个点(其中n是你拥有的特征数量),每个特征值是特定坐标的值。...K-means如何形成一个集群: K-均值为每个群集选取K个点数,称为质心。 每个数据点形成具有最接近质心群集,即K个群集。 根据现有集群成员查找每个集群质心。...由于我们有新质心,请重复步骤2和步骤3.从新质心找到每个数据点最近距离,并与新K个聚类关联。重复这个过程直到收敛,即质心不变。...如何确定K价值: 在K-means中,我们有簇,每个簇都有自己质心集群质心和数据点之差平方和构成该集群平方值总和。...推荐阅读: 详解 | 如何用Python实现机器学习算法 初学者如何选择合适机器学习算法 机器学习常见算法面试题总结 最新机器学习必备十大入门算法!

    79760

    seaborn介绍

    以下是seaborn提供一些功能: 面向数据集API,用于检查多个变量之间关系 专门支持使用分类变量来显示观察结果或汇总统计数据 可视化单变量或双变量分布以及在数据子集之间进行比较选项 不同种类因变量线性回归模型自动估计和绘图...让我们逐个介绍它们: 我们导入seaborn,这是这个简单例子所必需唯一库。 在幕后,seaborn使用matplotlib绘制情节。...在seaborn中有几种专门绘图类型,这些类型已针对可视化此类数据进行了优化。他们可以通过访问catplot()。...例如,使用scatterplot()函数绘制散点图,并使用barplot()函数绘制条形图。这些函数称为“轴级”,因为它们绘制到单个matplotlib轴上,否则不会影响图其余部分。...函数可以绘制宽格式数据,但只能使用有限功能。

    3.9K20

    Python可视化工具概览

    对于第二点,如果生产环境对效率要求较高,可以更换其他库,或者在批量生产时采用多进程方式来加快处理。 作为Python中使用最广泛可视化工具之一,matplotlib可以绘制大多数常见图。...也可以看这里: 如何用python画图——带你入门matplotlib 如何用python画图--matplotlib实例与补充 但是matplotlib默认设置绘图效果不是非常美观,而且matpltolib...所以如果你在做数据分析时,需要进行一些统计分析和可视化,Seaborn则是比较好选择。前方剧透!!后面会专门Seaborn进行介绍~~ ?...Bokeh和HoloViews是开源交互式可视化库,其目标都是期望绘制美观交互式图形,而且针对大数据流进行优化,以使得数据分析和可视化能够更加简单。...HoloViews是PyViz产品之一,此外还有一些其他产品,比如GeoViews,专门用来处理地理学数据交互式可视化。

    2.9K73

    如何使用Sparklocal模式远程读取Hadoop集群数据

    我们在windows开发机上使用sparklocal模式读取远程hadoop集群hdfs上数据,这样目的是方便快速调试,而不用每写一行代码或者一个方法,一个类文件都需要打包成jar上传到linux...上,再扔到正式集群上进行测试,像功能性验证直接使用local模式来快速调测是非常方便,当然功能测试之后,我们还需要打包成jar仍到集群上进行其他验证比如jar包依赖问题,这个在local模式是没法测...,还有集群运行调优参数,这些都可以在正式仍到集群时验证。...一个样例代码如下: 如何在spark中遍历数据时获取文件路径: 如果遍历压缩文件时想要获取文件名,就使用newAPIHadoopFile,此外在本地调试下通过之后,提交到集群运行时候,一定要把uri去掉...,本地加上是想让它远程读取方便调试使用,如果正式运行去掉uri在双namenode时候可以自动兼容,不去反而成一个隐患了。

    2.9K50

    机器学习-K均值算法(K-Means)案例

    过程遵循一种简单方法,可以通过一定数量聚类(假设k个聚类)对给定数据集进行分类。集群数据点对同级组是同质,并且是异构。 还记得从墨水印迹中找出形状吗? k表示此活动有点类似。...您查看形状并展开以解释存在多少个不同群集/种群! ? K-均值如何形成聚类: K均值为每个群集选取k个点,称为质心。 每个数据点形成具有最接近质心群集,即k个群集。...根据现有集群成员查找每个集群质心。在这里,我们有了新质心。 当我们有了新质心时,请重复步骤2和3。找到每个数据点与新质心最近距离,并与新k簇相关联。...重复此过程,直到会聚发生为止,即质心不变。 如何确定K值: 在K均值中,我们有聚类,每个聚类都有自己质心质心和群集中数据点之间差平方和构成该群集平方值之和。...同样,当所有聚类平方和相加时,它成为聚类解平方和之内总和。 我们知道,随着簇数增加,该值会不断减少,但是如果绘制结果,您可能会看到平方距离总和急剧减小,直到达到某个k值,然后才逐渐减小。

    1.3K20

    详解DBSCAN聚类

    KMeans vs DBSCAN KMeans尤其容易受到异常值影响。当算法遍历质心时,在达到稳定性和收敛性之前,离群值对质心移动方式有显著影响。...最后,KMeans要求我们首先选择希望找到集群数量。下面是KMeans和DBSCAN如何聚类同一个数据集示例。 ? ?...另一方面,DBSCAN不要求我们指定集群数量,避免了异常值,并且在任意形状和大小集群中工作得非常好。它没有质心,聚类簇是通过将相邻点连接在一起过程形成。 DBSCAN是如何实现呢?...选择一个新随机点,并重复该过程以识别下一个簇。 ? 如何确定最优Epsilon值 估计最优值一种方法是使用k近邻算法。...该算法返回6个有效集群(一个-1集群),只有7个异常值,以及0.46可观影像分数。然而,在绘制派生集群时,发现第一个集群包含99%员工。

    1.8K10

    层次聚类算法

    层次聚类是一种构建聚类层次结构聚类算法。该算法从分配给它们自己集群所有数据点开始。然后将两个最近集群合并到同一个集群中。最后,当只剩下一个集群时,该算法终止。...平均链接:两个聚类之间距离定义为一个聚类中每个点与另一个聚类中每个点之间平均距离。 Centroid-linkage:找到聚类1质心和聚类2质心,然后在合并前计算两者之间距离。...不同链接方法导致不同集群。 3. 树状图 树状图是一种显示不同数据集之间层次关系。正如已经说过,树状图包含了层次聚类算法记忆,因此只需查看树状图就可以知道聚类是如何形成。 4....然后,我们使用SciPy中linkage函数计算距离矩阵Z,这里使用了“ward”方法来计算簇之间距离。...最后,我们使用Matplotlib来绘制树形图,其中leaf_rotation和leaf_font_size参数用于调整叶子节点旋转角度和字体大小。

    1.1K10
    领券