Python数据可视化操作的原理

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Python使用PCA算法实战

用户需要安装Python包，建议新手安装anaconda，anaconda集成了Python以及在开发过程中一大堆第三方包，比如下文用到的sklearn包。

引入第三方库的PCA算法，sklearn是Pythonz中常用的机器学习第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归、降维、分类、聚类等方法。

from sklearn.decomposition import PCA

加载Python中自带的Iris数据集，做机器学习的应该比较熟悉这个数据集。主要包含4个维度，三个类。

from sklearn.datasets import load_iris

irisData = load_iris()

对数据集使用PCA算法，将数据降到2维。

pca = PCA(n_components=2)

reducedData = pca.fit(irisData)

将结果在散点图中画出来，Python功能强大提供可视化图表的能力。但更多是以处理数据为目的，将数据传给前端让前端绘制。

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