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Erstellen von Streudiagrammen mit Numpy: Gewährleistung von X- und Y-Arrays gleicher Größe

Ein grundlegender Aspekt der Datenvisualisierung in Python besteht darin, Streudiagramme zu erstellen, insbesondere beim Umgang mit maschinellen Lernalgorithmen wie K-Means. Es kann jedoch durchaus vorkommen, dass Probleme mit unterschiedlich großen Numpy-Arrays beim Plotten dieser Diagramme auftreten. Dieser Artikel bietet eine ausführliche Erklärung, wie Sie die Größen Ihrer X- und Y-Numpy-Arrays für eine effiziente Streudiagrammerstellung ausrichten.

Hintergrund: Das Problem

Stellen Sie sich eine Situation vor, in der Sie 37 Numpy-Arrays haben, aufgeteilt in zwei separate Arrays X und Y mit jeweils 18 und 19 Elementen. Sie versuchen, diese Werte mit der scatter-Funktion von matplotlib zu plotten. Dabei erhalten Sie einen ValueError mit der Meldung "x und y müssen die gleiche Größe haben". Dies liegt daran, dass die scatter-Funktion sowohl X- als auch Y-Arrays mit der gleichen Anzahl von Elementen erwartet.

Das Kernproblem

Die scatter-Funktion, ein leistungsstolzes Werkzeug in matplotlib, stellt zwei Variablen gegeneinander dar. Sie erfordert eine gleiche Anzahl von Datenpunkten in den X- und Y-Arrays. Der Fehler tritt auf, wenn diese Arrays in der Größe nicht übereinstimmen, wie in unserem Fall, wo X 18 und Y 19 Spalten hat.

Ein fehlgeschlagener Versuch zur Lösung

Man könnte erwägen, zwei Spalten aus X zu einer Spalte zusammenzufassen, um die Größen gleich zu machen. Dies führt jedoch zu einem anderen Problem: Die neue Spalte in X ist ein Numpy-Array, nicht wie die anderen Spalten vom Typ float. Dies führt dementsprechend zu einem weiteren ValueError: "setting an array element with a sequence."

Die Lösung: Alle Elemente plotten

Die Lösung besteht darin zu erkennen, dass Streudiagramme im Wesentlichen zweidimensional sind. Sie stellen Beziehungen zwischen zwei Variablen dar, nicht jedoch 37. Daher ist es nicht machbar, alle 37 Arrays direkt in einem Streudiagramm darzustellen.

Um Ihre Daten vor der Anwendung des K-Means-Algorithmus zu visualisieren, können Sie jedoch pairplot aus der seaborn-Bibliothek verwenden, mit der Sie paarweise Beziehungen in einem Datensatz darstellen können. Auf diese Weise können Sie die Beziehungen und Verteilungen jedes Paares Ihrer 37 Arrays untersuchen.

import seaborn as sns
import pandas as pd
 
# Nehmen Sie an, f1, f2, ..., f37 sind Ihre 1D-Numpy-Arrays
df = pd.DataFrame(list(zip(f1, f2, f3, ..., f37)), columns=['f1', 'f2', 'f3', ..., 'f37'])
sns.pairplot(df)

Dieser Code generiert ein Raster von Achsen, sodass jede Variable in Ihren Daten über die y-Achsen einer einzigen Zeile und die x-Achsen einer einzigen Spalte gemeinsam genutzt wird.

Die Lehre

Der Kernpunkt besteht darin, dass Streudiagramme auf zwei Dimensionen beschränkt sind. Obwohl es verlockend ist, alle Datenpunkte gleichzeitig anzusehen, kann dies zu Verwirrung und fehlerhaften Ergebnissen führen. Entscheiden Sie sich stattdessen für Paardiagramme oder reduzieren Sie die Dimensionalität mit Techniken wie PCA, wenn Sie mit hochdimensionalen Daten arbeiten.

Denken Sie daran, dass der Schlüssel zur erfolgreichen Datenvisualisierung nicht nur in der Komplexität des Diagramms liegt, sondern in der Klarheit und den Erkenntnissen, die es liefert.