一、TS图怎么看
TS图是指t-SNE算法产生的图像，它可以可视化高维度数据在低维度空间中的分布。对于初次使用的用户，TS图可能会让人感到困惑，以下是一些如何看待TS图的方法。
首先，通过展示数据集内每个数据点的低维度坐标位置，TS图能够呈现数据间的相似性：在同一聚类内的数据点接近彼此，不同聚类的数据点则被分散到不同的方向。其次，TS图提供了一些可视化技术，例如：在图上标记不同类别的数据点以及在每个数据点上显示其对应数据的标签信息等。因此，通过TS图，我们能够理解高维度数据的整体特征和内在结构。
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.manifold import TSNE
X_tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0).fit_transform(X)
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], c=y)
plt.show()二、TSNE分析图怎么看
对于图像上的数据点，我们可以应用聚类算法对其进行聚类，这样我们可以更轻松地观察数据集。 TSNE分析图可以提供以不同颜色或符号标记的聚类信息，以更好地显示数据点在不同聚类之间的关系。此外，通过观察每个聚类的分布特征，我们可以推断由TSNE算法产生的低维空间中的高维数据分布。
当然，您在使用TSNE分析图时，还可以使用多种可视化技术以更好地理解数据。这些可视化方法包括：展示与每个聚类相关的数据点，展示每个聚类的平均值等。
from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
labels = kmeans.fit_predict(X_tsne)
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], c=labels)
plt.show()三、TSNE图怎么分析
由于TSNE分析通常处理高维度数据，TSNE图的理解和分析需要一些艺术和科学追求。以下是一些应用TSNE分析图来解析数据的方法：
1.理解数据内在结构：通过观察聚类和数据分布的模式，我们可以获得关于数据内部结构的更多洞见。
2.寻找异常点：如果我们发现某些点被排除在其他聚类之外，这些点很可能是异常值。
3.寻找密集区域：更密集的区域通常表示一类数据，因此更密集的区域可能意味着一个重要的聚类。
from sklearn.datasets import load_digits
digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target
X_tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0).fit_transform(X)
kmeans = KMeans(n_clusters=10, random_state=0)
labels = kmeans.fit_predict(X_tsne)
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], c=labels)
plt.show()四、TSNE结果怎么看
从TSNE的结果图，我们可以看到低维度数据点的分布情况，这可以与我们的原始高维数据点进行比较。此外，通过观察TSNE图的参数，可以了解运行过程的设置，以便在优化结果时进行调整。
我们可以评估结果的好坏，从而再次调整TSNE的参数。这通常涉及到对准确捕获何种重要的结构要有一定的了解。但是，请注意：尝试构建能够捕获此类结构的算法几乎是不可能的。
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.manifold import TSNE
digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target
X_tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=30, random_state=0).fit_transform(X)
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], c=y)
plt.show()五、TSNE降维图怎么看
TSNE降维图可以为特定数据提供一些有用的信息，包括数据集中每个样本的相似度。在这里，我们应该注意到TSNE降维图尤其适用于相对数据，它可以显示数据集中的各个区域，并引导我们考虑怎样组合数据点以实现特定的目标。
因此，我们可以将 TSNE 用于降维以实现更高效的特定任务。例如，它可以用于图像特征的降维以更有效地执行模式识别任务。
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.manifold import TSNE
digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target
X_tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=30, random_state=0).fit_transform(X)
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], c=y)
plt.show()六、听力图怎么看
听力图是一个可视化工具，它可以让我们理解音频信号的结构和信息，例如：音符、音高以及乐器等。听力图提供对音频信号进行分析的方法，为我们提供更多有效的信息，以便快速且准确地处理音频数据。
听力图分析可以分为两部分：一个是音频信号的时域分析，另一个是频域分析。时域分析用于研究音频信号与时间的关系，而频域分析则考虑了频率和强度的分布等信息。
import librosa.display as ld
import matplotlib.pyplot as plt
y, sr = librosa.load('audio.wav')
plt.figure(figsize=(14, 5))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.title('Waveform')
ld.waveplot(y, sr=sr)
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.title('Spectrogram')
D = librosa.amplitude_to_db(np.abs(librosa.stft(y)), ref=np.max)
ld.specshow(D, y_axis='linear')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.tight_layout()
plt.show()七、节点图怎么看
节点图是一种图形数据结构，在节点图中，边部分由线段组成，每个节点通过相邻线段连接。节点图可以显示物理系统，电路系统，计算机程序，网络结构等的结构和信息，可以为我们提供一些关键的默认信息。
基于节点图，我们可以绘制网络，关系图等。节点图可帮助我们查看复杂的数据结构并详细地分析它们。这种方法可以用于研究数据的内在结构、子结构和性质等。
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
G = nx.Graph()
G.add_node(1)
G.add_nodes_from([2, 3])
G.add_edge(1, 2)
G.add_edge(2, 3)
nx.draw(G, with_labels=True)
plt.show()八、火山图怎么看
火山图可用于了解两个条件下的单元格（或基因）表达的差异。每个点代表一个小分子，每个点的位置由在条件A和条件B中的表达水平确定。通过火山图，我们可以轻松地找出由条件A和条件B引起的表达水平变化，然后从中识别出显著差异的基因或单元格。
高度会影响可视化效果的颜色梯度，而选择哪些点或基因更显著，此图可以通过阈值设定来控制。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
X = np.random.normal(0, 1, (100, 2))
y = np.ones((100))
y[:50] = 0
X[:50, 0] += 3
X[-50:, 0] -= 3
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)
plt.show()九、TSNE分析图解读
TSNE分析图旨在可视化高维数字数据集，解释并简化重要的潜在结构和内在模式。在TSNE图中，颜色标识通常表示聚类；当点靠近一起时，它们代表原始的高维数据点也更接近。然而，由于tsne算法的异常值排除和确定性的缺失，不同的TSNE图可能是欺骗性的，因此我们需要谨慎处理TSNE分析结果。
在TSNE图上，我们需要谨慎考虑观察出来的聚类，因为不同的聚类通常具有不同的含义，在不同的整体结构中起着不同的作用。
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.manifold import TSNE
X = np.random.normal(0, 1, (100, 10))
X_tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0).fit_transform(X)
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1])
plt.show()十、实况图怎么看
实况图是一个用于记录一组测量设备的读数的曲线图。实况图像方便快速地观察、记录和调试实验室和工厂中的各种系统和程序。通过实时跟踪读数，我们可以及时发现和处理异常和错误。
在实况图上，我们可以分析测量设备发生的问题，并记录一些与实验设备相关的随时间变化的数据。实况图通常是实验精度的关键。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.axis([0, 100, 0, 1])
for i in range(100):
y = np.random.random()
plt.scatter(i, y)
plt.pause(0.1)
plt.show()
