Seaborn - 可视化成对关系

  • 简述

    实时研究的数据集包含许多变量。在这种情况下,应该分析每个变量之间的关系。绘制 (n,2) 组合的双变量分布将是一个非常复杂且耗时的过程。
    要在数据集中绘制多个成对双变量分布,您可以使用pairplot()功能。这将 DataFrame 中变量 (n,2) 组合的关系显示为图矩阵,对角线图是单变量图。
  • 在本节中,我们将了解什么是 Axes、它们的用法、参数等。

    用法

    
    seaborn.pairplot(data,…)
    

    参数

    下表列出了轴的参数 -
    序号 参数及说明
    1
    data
    数据框
    2
    hue
    数据中的变量以将绘图方面映射到不同的颜色。
    3
    palette
    用于映射色调变量的颜色集
    4
    kind
    一种非身份关系的情节。{'分散','reg'}
    5
    diag_kind
    对角线子图的类型。{'hist', 'kde'}
    除数据外,所有其他参数都是可选的。其他参数很少pairplot可以接受。上面提到的都是经常用到的参数。

    例子

    
    import pandas as pd
    import seaborn as sb
    from matplotlib import pyplot as plt
    df = sb.load_dataset('iris')
    sb.set_style("ticks")
    sb.pairplot(df,hue = 'species',diag_kind = "kde",kind = "scatter",palette = "husl")
    plt.show()
    

    输出

    多重图
    我们可以观察到每个图的变化。这些图采用矩阵格式,其中行名代表 x 轴,列名代表 y 轴。
    对角线图是核密度图,其他图是散点图,如前所述。