如何使用Python和Tensorflow可视化花卉数据集？

在机器学习中，数据集的可视化通常是一个非常有用的技能。它可以帮助我们更好地理解我们的数据，发现任何潜在的问题，以及帮助我们更好地设计我们的模型。在本文中，我们将介绍如何使用Python和Tensorflow可视化花卉数据集。

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花卉数据集简介

花卉数据集是一组由80张不同种类的花朵图片组成的数据集。每个图片管理4种不同花朵的一种。这个数据集的分类问题是将花朵图片分为以下4种花卉中的一种：

• setosa
• versicolor
• virginica
• unknown

这个数据集可以在Tensorflow的官方GitHub中下载。

安装Python和Tensorflow

我们需要安装Python和Tensorflow才能进行可视化。我们可以使用以下命令安装Python：

sudo apt-get update
sudo apt-get install python3.6

然后，我们可以在我们的环境中安装Tensorflow。这个过程可能会需要一些时间，但是它会自动安装所需的所有库和依赖项。

pip install tensorflow

一旦我们安装了Tensorflow，我们就可以开始可视化花卉数据集了。

可视化数据集

我们首先需要导入必要的Python库。我们将使用Tensorflow作为我们的主要库，NumPy将用于数据处理，matplotlib用于绘制图形。

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们需要加载我们的数据集。我们将数据划分为训练集和测试集，其中70％用于训练和30％用于测试。

# Import the dataset
data = tf.contrib.learn.datasets.load_dataset("iris")
x_train, x_test, y_train, y_test = data.train.images, data.test.images, \
                                   data.train.labels.astype(np.int32), data.test.labels.astype(np.int32)

接下来，我们将创建一个字典来映射我们的标签。这个字典将帮助我们将数字标记转换为标签名称。

# Create a dictionary for label mapping
label_dict = {0: 'Setosa', 1: 'Versicolor', 2: 'Virginica', 3: 'Unknown'}

接下来，我们将定义一个函数来帮助我们绘制我们的数据集。这个函数将采用四个参数：我们的数据集，我们的标签，标题和x轴标签。它将使用matplotlib定义的散点图绘制数据。

def plot_flowers(X, y, title, x_label):
    ax = plt.gca()

    labels = np.unique(y).tolist()
    colors = ['blue', 'green', 'red', 'black']
    for label, color in zip(labels, colors):
        indices = np.where(y == label)[0]
        ax.scatter(X[indices, 0], X[indices, 1], c=color, label=label_dict[label], alpha=0.3)

    ax.legend()
    ax.set_xlabel(x_label)
    ax.set_ylabel('Y')
    ax.set_title(title)

    plt.show()

绘图函数中的第一部分将标签映射到颜色。每个标签将使用不同的颜色和半透明度绘制。最后，我们将绘制我们的数据集并将其显示在屏幕上。

现在我们可以定义一个主函数，在这个函数中，我们将使用上述函数来可视化我们的数据集。

def main():
    plot_flowers(x_train, y_train, 'Training data', 'Sepal Length')

if __name__ == "__main__":
    main()

在我们的主函数中，我们调用plot_flowers函数并使用训练数据绘制一个标题为“Training data”的图形。

结论

在本文中，我们介绍了如何使用Python和Tensorflow可视化花卉数据集。通过加载和拆分数据集，映射标签和绘制图形等步骤，我们可以更好地理解我们的数据集以及建立模型时可能存在的问题。虽然这只是机器学习中的一个小步骤，但是这个技能对于任何机器学习工程师都非常重要。