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Matplotlib

MatplotlibはPythonのおよび、NumPy用のグラフ描画ライブラリです。多くの場合、IPythonと連携して使われます。

NumPy

NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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配列のソートを一緒に行いたい

chgrios

総合スコア70

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投稿2019/07/09 04:26

python

1from sklearn.datasets import load_wine 2from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 3from sklearn.metrics import accuracy_score 4from sklearn.model_selection import train_test_split 5data = load_wine() 6x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size = 0.3) 7model =RandomForestClassifier() 8model.fit(x_train, y_train) 9plt.barh(data.feature_names, model.feature_importances_) 10

イメージ説明

このようなランダムフォレストの重要度のバーグラフを、重要度別にソートして出力したいので、
model.feature_importances_をソートした順番に紐づけて、data.feature_namesも一緒にソートしたいのですが、

プログラミング初心者のため、どうやってソートするのが一番シンプルか教えていただきたいです。
model.feature_importances_ と data.feature_names で一度データフレームを作成したほうがいいのか?
それとも、何か一緒にソートできる便利な関数があれば教えてください。

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python

1import numpy as np 2 3# ... 4 5feature_names = np.array(data.feature_names, dtype=object) 6idx = model.feature_importances_.argsort()[::-1] 7 8plt.barh(feature_names[idx], model.feature_importances_[idx])

とかでいいのではないでしょうか。

投稿2019/07/09 08:40

hayataka2049

総合スコア30933

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ベストかどうかはわかりませんが、私であれば pandas.Series を作成し、sort_values() った後に plot() すると思います。

Python

1pd.Series(model.feature_importances_, index=data.feature_names).sort_values(ascending=True).plot(kind='barh')

2行のほうが見やすいかもしれませんね。まあ、お好みで。

Python

1features = pd.Series(model.feature_importances_, index=data.feature_names).sort_values(ascending=True) 2features.plot(kind='barh')

投稿2019/07/09 07:00

magichan

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