面对一个全新的官方库，是否可以借助官方文档的写法了解其如何使用。

我们以pdpbox这个机器学习解释性库来介绍如何使用官方文档。

大多数 Python 库都会有官方文档，里面包含了函数的详细说明、用法示例以及版本兼容性信息。

通常查询方式包含以下2种：

1. GitHub 仓库：https://github.com/SauceCat/PDPbox
2. PyPI 页面：https://pypi.org/project/PDPbox/
3. 官方文档：https://pdpbox.readthedocs.io/en/latest/

一般通过github仓库都可以找到对应的官方文档那个。

在官方文档中搜索函数名，然后查看函数的详细说明和用法示例。

iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
df['target'] = iris.target 
features = iris.feature_names  
target = 'target'
 
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    df[features], df[target], test_size=0.2, random_state=42
)
 
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
 
import  pdpbox
print(pdpbox.__version__)
 
from pdpbox.info_plots import TargetPlot
 
feature = 'petal length (cm)'
feature_name = feature 
 
feature = 'petal length (cm)'
feature_name = feature 
）
target_plot = TargetPlot(
    df=df, 
    feature=feature, 
    feature_name=feature_name,  
    # target='target',
    target='target',  
    grid_type='percentile',  
    num_grid_points=10 
 
target_plot.plot()
type(target_plot.plot())
len(target_plot.plot())
target_plot.plot()[0]
target_plot.plot()[2]
 
fig, axes, summary_df = target_plot.plot(
    which_classes=None,  
    show_percentile=True,  
    engine='plotly',
    template='plotly_white'
)
）
fig.update_layout(
    width=800, 
    height=500,  
    title=dict(text=f'Target Plot: {feature_name}', x=0.5)  
 
fig.show()

@浙大疏锦行