如何根据TF的类标签绘制直方图。数据集

Question

我正在用TF从磁盘加载数据。CsvDataset。并将数据绘制为

#This is the transformation function applied on loaded data before displaying histogram.
def preprocess(*fields):
    print(len(fields))
    features=tf.stack(fields[:-1])
    labels=tf.stack([int(x) for x in fields[-1:]])
    return features,labels  # x, y

for features,label in train_ds.take(1000):
#  print(features[0])
plt.hist(features.numpy().flatten(), bins = 101)

我得到了这个直方图

但我想根据二进制类标签绘制712个特征值的分布图。也就是说，当类别标签为0时，要素1、2或3的值是多少。

如何使用pyplot实现这一点？

我读过下面的文章，但没有任何帮助。

绘制熊猫/matplotlib类的直方图

按类别的直方图颜色

如何在python中绘制包含多个类别的直方图

Answer 1

您可以使用np.fromiter并获得所有的标签。然后，您只需将标签列表传递给plt.hist：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

train, test = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(train)

vals = np.fromiter(ds.map(lambda x, y: y), float)

plt.hist(vals)
plt.xticks(range(10))
plt.title('Label Frequency')
plt.show()