50种常用的matplotlib可视化，再也不用担心模型背着我乱跑了

时序变化图也是机器学习中最常见的一种可视化图表，不论是可视化损失函数还是准确率，，都需要这种时序变化图的帮助。这种图主要关注某个变量怎样随时间变化而变化，以下展示了从 1949 到 1969 航空客运量的变化：

# Import Data 
df = pd.read_csv('https://github.com/selva86/datasets/raw/master/AirPassengers.csv') 
 
# Draw Plot 
plt.figure(figsize=(16,10), dpi= 80) 
plt.plot('date', 'traffic', data=df, color='tab:red') 
 
# Decoration 
plt.ylim(50, 750) 
xtick_location = df.index.tolist()[::12] 
xtick_labels = [x[-4:] for x in df.date.tolist()[::12]] 
plt.xticks(ticks=xtick_location, labels=xtick_labels, rotation=0, fontsize=12, horizontalalignment='center', alpha=.7) 
plt.yticks(fontsize=12, alpha=.7) 
plt.title("Air Passengers Traffic (1949 - 1969)", fontsize=22) 
plt.grid(axis='both', alpha=.3) 
 
# Remove borders 
plt.gca().spines["top"].set_alpha(0.0)     
plt.gca().spines["bottom"].set_alpha(0.3) 
plt.gca().spines["right"].set_alpha(0.0)     
plt.gca().spines["left"].set_alpha(0.3)    
plt.show() 

5. 树状图(Dendrogram)

（编辑：青岛站长网）

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