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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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。

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mglearnにおけるdiscrete_scatterとlegendについて

renren643

総合スコア279

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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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投稿2017/11/05 16:55

編集2017/11/05 17:01

mglearnを用いてグラフを描画したいのですが、以下のコードのdiscrete_scatterに三つ引数がありますが、どういった役割を果たしているのでしょうか?そもそもdiscrete_scatterはメソッドなのでしょうか?

また、legendメソッドのloc=4の役割もわからないので教えていただきたいです。

X, y = mglearn.datasets.make_forge() mglearn.discrete_scatter(X[:, 0], X[:, 1], y) plt.legend(["Class 0", "Class 1"], loc=4) plt.xlabel("First feature") plt.ylabel("Second feature") print("X.shape: {}".format(X.shape)) #X.shape: (26, 2)

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ベストアンサー

discrete_scatter()matplotlib.pyplot.scatter() に対するユーティリティで、第三引数に各データに対するラベルを指定することにより、そのラベルに応じてMarkerの種類や色を変えて散布図を描写(pyplot.scatter()の呼び出し)をしてくれるメソッドです。
ですので、

discrete_scatterに三つ引数がありますが、どういった役割を果たしているのでしょうか?

第1引数: 散布図に描写する各データのX値
第2引数: 散布図に描写する各データのY値
第3引数: 散布図に描写する各データのLABEL

となります。

また、legendメソッドのloc=4の役割もわからないので教えていただきたいです。

legend() は凡例を表示するメソッドですが、 loc はその場所 を指定します。

詳細はドキュメントを見るのが良いかと思いますが、 loc=4右下 に凡例を表示するよう指定していることになります。

投稿2017/11/06 01:04

magichan

総合スコア15898

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renren643

2017/11/06 02:56

回答ありがとうございました
guest

0

legendは凡例を表示します。locは凡例の表示位置を指定します。loc=4lower right の意味です。
詳細はmatplotlib.pyplot.legendを参照ください。

mglearnとはPythonではじめる機械学習で提供されているライブラリintroduction_to_ml_with_python/mglearn/のことでしょうか?
第二引数までが、特徴量(x,y軸)、第三引数がクラス分類値(0 or 1)のようです。

参考:
機械学習入門_第2章 途中まで
introduction_to_ml_with_python/02-supervised-learning.ipynb

投稿2017/11/06 00:59

can110

総合スコア38234

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