小编Tyr*_*rax的帖子

我尝试使用matplotlib.mlab.PCA进行简单的主成分分析但是使用类的属性我无法得到一个干净的解决方案来解决我的问题.这是一个例子:

在2D中获取一些虚拟数据并启动PCA:

from matplotlib.mlab import PCA
import numpy as np

N     = 1000
xTrue = np.linspace(0,1000,N)
yTrue = 3*xTrue

xData = xTrue + np.random.normal(0, 100, N)
yData = yTrue + np.random.normal(0, 100, N)
xData = np.reshape(xData, (N, 1))
yData = np.reshape(yData, (N, 1))
data  = np.hstack((xData, yData))
test2PCA = PCA(data)

现在,我只想将主要组件作为原始坐标中的向量,并将它们绘制为我的数据上的箭头.

什么是快速而干净的方式到达那里？

谢谢Tyrax

我正在绘制一个大型数据集和pyplot中的一些回归.数据根据附加值着色.我决定将图例中的列数设置为2.

它看起来很适合数据点,但对于回归,我想回到ncols = 1.在一个传奇中可以做到这一点吗？

(我知道,我可以宣布两个传说,但我想避免这个......)