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Tutorial Python

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Aprendizado de máquina - Distribuição de dados

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Distribuição de dados

Anteriormente neste tutorial, trabalhamos com quantidades muito pequenas de dados em nossos exemplos, apenas para entender os diferentes conceitos.

No mundo real, os conjuntos de dados são muito maiores, mas pode ser difícil coletar dados do mundo real, pelo menos em um estágio inicial de um projeto.

Como podemos obter conjuntos de Big Data?

Para criar grandes conjuntos de dados para teste, usamos o módulo Python NumPy, que vem com vários métodos para criar conjuntos de dados aleatórios, de qualquer tamanho.

Exemplo

Crie um array contendo 250 floats aleatórios entre 0 e 5:

import numpy

x = numpy.random.uniform(0.0, 5.0, 250)

print(x)

Histograma

Para visualizar o conjunto de dados podemos desenhar um histograma com os dados que coletamos.

Usaremos o módulo Python Matplotlib para desenhar um histograma.

Aprenda sobre o módulo Matplotlib em nosso Tutorial Matplotlib .

Exemplo

Desenhe um histograma:

import numpy
import matplotlib.pyplot as plt

x = numpy.random.uniform(0.0, 5.0, 250)

plt.hist(x, 5)
plt.show()

Resultado:

Histograma explicado

Usamos o array do exemplo acima para desenhar um histograma com 5 barras.

A primeira barra representa quantos valores na matriz estão entre 0 e 1.

A segunda barra representa quantos valores estão entre 1 e 2.

etc.

O que nos dá este resultado:

  • 52 valores estão entre 0 e 1
  • 48 valores estão entre 1 e 2
  • 49 valores estão entre 2 e 3
  • 51 valores estão entre 3 e 4
  • 50 valores estão entre 4 e 5

Nota: Os valores da matriz são números aleatórios e não mostrarão exatamente o mesmo resultado em seu computador.

Distribuições de Big Data

Uma matriz contendo 250 valores não é considerada muito grande, mas agora você sabe como criar um conjunto aleatório de valores e, alterando os parâmetros, pode criar o conjunto de dados do tamanho que desejar.

Exemplo

Crie uma matriz com 100.000 números aleatórios e exiba-os usando um histograma com 100 barras:

import numpy
import matplotlib.pyplot as plt

x = numpy.random.uniform(0.0, 5.0, 100000)

plt.hist(x, 100)
plt.show()
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