绘制两个不同维度的数据框（x 和 y）？答案

【问题标题】：Plotting two data frames (x and y) that do not have the same dimensionality?绘制两个不同维度的数据框（x 和 y）？
【发布时间】：2021-03-29 04:19:24
【问题描述】：

我最近在钻石数据集上构建了一个 SVR 模型，用于根据一些特定特征预测钻石的价格。我试图根据预测价格绘制模型的测试特征。下面是代码中用到的变量的解释。

X_test - 我进行了训练/测试拆分，这些是用于测试模型的特征。尺寸 10782,7（共 8 个特征）。

y_pred - 运行模型后，这将是数据集中每行特征的预测价格。尺寸 10782。

下面是这些如何发挥作用的代码

diamonds_features = ['carat', 'x', 'y', 'z', 'color', 'cut', 'clarity']

X = df.loc[:, diamonds_features].values
y = df.iloc[:, 6:7].values

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y.ravel(), test_size=0.20)

regressor = SVR(kernel='rbf', C=50, gamma = 10)
regressor.fit(X_train, y_train)

#produce test predictions
y_pred = regressor.predict(X_test)

下面是绘制模型结果的代码。

colorGroup = ['b','g','r','c','m','y','k','w']
plt.figure(1)
for i in range(len(X_test)):
  col = colorGroup[i % 8]
  for j in range(8):
      plt.scatter(X_test[i:i+1, j:j+1], y_pred[i:i+1], color=col)

为了解决 X_test 和 y_pred 大小不同的事实，我想做以下事情：

对于 y_pred 中的每个单独的值（因为它是一维数组，它将是每个值），获取 X_test 一行中的每个值，并将其与 y_pred 值相对应。此外，使用 mod 确保每个特征都有相应的颜色（例如，当我绘制克拉时，它将在整个绘图中保持一致的颜色）。

我使用此代码遇到的问题是我得到以下信息： "ValueError: x 和 y 的大小必须相同"

如果有人能指出我的错误之处，我将不胜感激。

这是我收到的 Traceback：

Traceback（最近一次调用最后一次）：

文件“C:\Users\mypackage\SVM Model.py”，第 72 行，在 plt.scatter(X_test[i:i+1, j:j+1], y_pred[i:i+1], color=colorGroup[i%8])

文件“C:\Users\anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py”，第 2890 行，分散 __ret = gca().scatter(

文件“C:\Users\anaconda3\lib\site-packages\matplotlib_init_.py”，第 1438 行，在内部 return func(ax, *map(sanitize_sequence, args), **kwargs)

文件“C:\Users\anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\cbook\deprecation.py”，第 411 行，在包装器中返回函数(*inner_args, **inner_kwargs)

文件“C:\Users\anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\axes_axes.py”，第 4441 行，分散 raise ValueError("x 和 y 的大小必须相同")

ValueError: x 和 y 的大小必须相同

编辑：使用 Traceback 更新问题

【问题讨论】：

显示堆栈跟踪。
你想绘制 8 条不同的线。 all 具有相同的 y 但不同的 x，这样每个 x 都是 X_test 列？
@MadPhysicist 可以。编辑：用 Traceback 更新了问题
@LiorCohen 这是正确的，除了我想绘制点而不是线。

标签： python pandas numpy matplotlib svm

【解决方案1】：

根据评论，我相信这就是你想要的。

例如，我使用了 20 个点和 3 个特征。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

X_test = np.random.rand(20, 3)
y_pred = np.random.rand(20)
N = y_pred.size

colorGroup = ['b','g','r','c','m','y','k','w']
plt.figure(1)

for i in range(N):
    col = colorGroup[i % N]
    plt.scatter(X_test[:, i], y_pred, color=col)

【讨论】：