#PyCon2018两款最新ML数据可视化库:Altair和Yellowbrick,函数式编程的可视化库和scikit-learn增强可视化库

数据科学的可视化库和深度学习框架库一样,虽然层出不穷,但是大致分为两种:

一种是通用可视化库任何类似json schema的静态数据都可以用它作图如:  PandasSeaborn , ggplotBokehpygalPlotly 。

另一种是和框架耦合较高的可视化库,如TensorFlow的TensorBoard,scikit-learn增强可视化库Yellowbrick

对于第一种通用库,方便简洁、易用的趋势一直没有改变。这届PyCon2018上的talk:Exploratory Data Visualization with Vega, Vega-Lite, and Altair 就介绍了Altair这种新的函数式编程可视化库,其简洁程度,只要拿到panda的dataframe数据,多加一句声明代码,就可以进行可视化了:

import altair as alt

# to use with Jupyter notebook (not JupyterLab) run the following
# alt.renderers.enable('notebook')

# load a simple dataset as a pandas DataFrame
from vega_datasets import data
cars = data.cars()

# 这里是声明代码,是不是有函数式编程的味道 ?
alt.Chart(cars).mark_point().encode(
    x='Horsepower',
    y='Miles_per_Gallon',
    color='Origin',
)
Altair例程

如果要把点的样式改成线的样式,只需把函数mark_point()改成mark_line()即可:

alt.Chart(cars).mark_line().encode(
    x='Horsepower',
    y='Miles_per_Gallon',
    color='Origin',
)

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tensorboard快速上手,tensorboard可视化普及贴(代码基于tensorflow1.2以上)

有太多小伙伴问David 9关于Tensorboard的入门了,

我们都知道tensorflow训练一般分两步走:第一步构建流图graph,第二步让流图真正“流”起来(即进行流图训练)。

tensorboard会对这两步都进行跟踪,启动这种跟踪你必须先初始化一个tensorflow的log文件writer对象

writer = tf.train.SummaryWriter(logs_path, graph=tf.get_default_graph())

然后启动tensorboard服务:

[root@c031 mnist]# tensorboard --logdir=/tmp/mnist/2
TensorBoard 1.5.1 at http://c031:6006 (Press CTRL+C to quit)

即可看到你定义的流图:

GRAPHS中的每个方框代表tensorflow代码中的scope作用域,比如上图就定义了7个作用域:train,  cross_entropy,  Accuracy,  softmax,  input,  weights,  biases. 每个作用域下都可能有一些Variable或者计算操作的Tensor,可以对方框双击鼠标放大

上图可见,input的scope下有两个placeholder:x-input和y-input. 继续阅读tensorboard快速上手,tensorboard可视化普及贴(代码基于tensorflow1.2以上)