মেশিন লার্নিং ডেটা থেকে মডেল তৈরি এবং আগে কখনও দেখা ডেটার সাধারণীকরণ নিয়ে কাজ করে। একটি মেশিন লার্নিং মডেলকে ইনপুট হিসাবে সরবরাহ করা ডেটা এমন হওয়া উচিত যাতে এটি সিস্টেম দ্বারা সঠিকভাবে বোঝা যায়, যাতে এটি ডেটা ব্যাখ্যা করতে পারে এবং ফলাফল তৈরি করতে পারে।
ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করা একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ কারণ এটি আসলে সংখ্যাগুলি না দেখে এবং জটিল গণনা সম্পাদন না করে ডেটাতে কী চলছে তা বুঝতে সাহায্য করে৷
এই ইন্টারফেসটি কাস্টমাইজ করা এবং ডেটার ধরণ নিয়ন্ত্রণ করতে এবং নির্দিষ্ট ফিল্টার প্রয়োগ করা হলে এটি কীভাবে আচরণ করে তা নিয়ন্ত্রণ করতে সহায়তা করে। 'despine' ফাংশনটি কনসোলে দৃশ্যমানভাবে ডেটা প্রদর্শন করার সময় পটভূমি অক্ষের কাঁটাগুলি সরাতে ব্যবহার করা যেতে পারে। ব্যাকগ্রাউন্ড অক্ষের কাঁটা −
অপসারণের জন্য একটি উদাহরণ দেখা যাকউদাহরণ
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
def sin_plot(flip=1):
x = np.linspace(0, 14, 99)
for i in range(1, 5):
plt.plot(x, np.sin(x + i * .59) * (11 - i) * flip)
import seaborn as sb
sb.set_style("white")
print("The data is being plotted ")
sin_plot()
sb.despine()
plt.show() আউটপুট
ব্যাখ্যা
- প্রয়োজনীয় প্যাকেজগুলি আমদানি করা হয়৷ ৷
- 'sine_plot' নামের ব্যবহারকারীর সংজ্ঞায়িত ফাংশন ব্যবহার করে ইনপুট ডেটা তৈরি করা হয়।
- 'despine' ফাংশনটি প্লট থেকে ব্যাকগ্রাউন্ড অক্ষের কাঁটাগুলি সরাতে ব্যবহৃত হয়।
- এই ডেটা সামুদ্রিক লাইব্রেরি ব্যবহার করে প্লট করার জন্য নির্দিষ্ট করা হয়েছে
- এই ভিজ্যুয়াল ডেটা কনসোলে প্রদর্শিত হয়৷ ৷
