是一个基于 matplotlib的 Python 数据可视化库。它提供了更易用的高级接口，用 于绘制精美且信息丰富的统计图形。 mpl_toolkits.mplot3d 是一个基础 3D绘图（散点图、平面图、折线图等）工具集，也是 matplotlib 库的一部分。同时，它也支持轻量级的独立安装模式。 数据分析（2D） seaborn.lmplot 方法专门用于线性关系的可视化，适用于回归模型。 方法专门用于线性关系的可视化，适用于回归模型。 数据分析（2D） seaborn.lmplot 方法专门用于线性关系的可视化，适用于回归模型。 数据分析（3D） Axes3D.scatter3D 方法专门用于绘制3维的散点图。 数据归一化（3D） 数据处理：NumPy NumPy 是一个 BSD 开源协议许可的，面向 Python 用户的基础科学计算库，在多 维数组上实现了线性代数、傅立叶变换和其他丰富的函数运算。

当我们进行探索性数据分析时，缺失的值很好， 但是必须使用机器学习方法进行填写。 17 探索性数据分析(EDA) Pairs Plot是一次检查多个变 量的好方法，因为它显示了 对角线上的变量对和单个变 量直方图之间的散点图。 18 3.特征工程 01 机器学习项目流程概述 02 数据清洗 03 特征工程 04 数据建模 19 3.特征工程 特征工程和特征选择 •特征工程: 获取原

2D绘图库，它以各种硬拷贝格 式和跨平台的交互式环境生成 出版质量级别的图形 。 通过 Matplotlib，开发者可以 仅需要几行代码，便可以生成 绘图，直方图，功率谱，条形 图，错误图，散点图等。 https://matplotlib.org/gallery/index.html 70 Python模块-Matplotlib 图形的各元素名称如下： 绘图框 是图形的最高容器，所

2D绘图库，它以各种硬拷贝格 式和跨平台的交互式环境生成 出版质量级别的图形 。 通过 Matplotlib，开发者可以 仅需要几行代码，便可以生成 绘图，直方图，功率谱，条形 图，错误图，散点图等。 https://matplotlib.org/gallery/index.html 71 Python模块-Matplotlib 图形的各元素名称如下： 绘图框 是图形的最高容器，所

plt.contour(XX, YY, preds.reshape(XX.shape), levels=[.5], cmap="Greys", vmin=0, vmax=.6) # 绘制散点图，根据标签区分颜色 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y.ravel(), s=40, cmap=plt.cm.Spectral, edgecolors='none')

labels[0]) features: tensor([1.4632, 0.5511]) label: tensor([5.2498]) 通过生成第二个特征features[:, 1]和labels的散点图，可以直观观察到两者之间的线性关系。 d2l.set_figsize() d2l.plt.scatter(features[:, (1)].detach().numpy(), labels.detach()