除了pairplot()函数之外,seaborn还提供了许多其他有用的可视化函数,比如heatmap()、boxplot()、violinplot()等。这些函数都可以与聚类分析结合起来使用,为我们提供更加全面和深入的数据可视化分析。 练习题:尝试使用seaborn的pairplot()函数对另一个数据集进行聚类结果的可视化分析。你可以选...
pairplot函数 pairplot函数是seaborn模块中的一个绘图函数,可以用来快速的绘制特征之间的关系图,特别适用于数据集中特征较多的情况。它会绘制数据集中所有特征间的散点图,同时对角线上绘制该特征相对于自身的直方图。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
sns.pairplot(iris_data,kind='reg',diag_kind='ked') sns.pairplot(iris_data,kind='reg',diag_kind='hist') #hue:针对某一字段进行分类 sns.pairplot(iris_data,hue='种类') 经过hue分类后的pairplot中发现,不论是从对角线上的分布图还是从分类后的散点图, 都可以看出对于不同种类的花,其萼片长、花瓣...
2、JointGrid函数:jointplot其实是JoinGrid的一个封装 fig=sns.JointGrid(x=cols[0],y=cols[1],data=data_frame,) 1. (1)、2个变量直方曲线(外边缘)+密度图(内中心)可视化:必须都为数值型特征 (2)、2个变量直方曲线(外边缘)+散点图(内中心,可加趋势线)可视化 必须都为数值型特征 3、pairplot函数:pai...
sns.pairplot(train_dataset[["MPG", "Cylinders", "Displacement", "Weight"]], diag_kind="kde") #快速查看训练集中几对列的联合分布。 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. ...
这种情况下我们往往会选用snspairplot函数,可以直观的反映出这两者之间的关系。 2.具体操作方式: import seaborn as sis import pandas as pd #导入要用的库 pd.data=pd.read_csv(") #将数据导入进来 snspairplot(pd.data,x_vars[' ',' '],y_vars[' '],kind="reg",size=10,aspect=0.2) #分析每个...
Seaborn库中的sns.pairplot()函数主要用于揭示变量之间的多对关系，包括线性、非线性和相关性分析。以鸢尾花数据为例，通过这个函数，我们可以直观地观察到各属性间的相互影响。在pairplot中，对角线部分展示了各个属性的单独分布，即直方图，而非对角线则是两个不同属性之间的相关图。如在鸢尾花数据中，...
3、pairplot函数:pairplot比PairGrid慢 1. sns.pairplot(data_frame,2. hue=cols[0], # 按照某一字段进行分类3. kind = 'scatter', # 设置右上,scatter 散点图、reg 散点线性回归分析图4. diag_kind="hist", # 设置对角线(默认右下),hist 柱状图、kde 密度图5. # palette="husl", # 设置调色板6...
使用snspairplot函数的步骤如下：1. 首先，导入需要的库。2. 将数据导入到程序中。3. 分析每个变量与因变量的关系。在使用函数时，确保x_vars['. ']中的值与csv文件第一行的变量名一致，y_vars[' ']中的值为因变量y的变量名。kind参数表示图表类型，size和aspect参数用于调整图片大小。4. 将...
百度试题 结果1 题目seaborn中的pairplot( )函数能够用来绘制两两变量之间的关系图。 A. 正确 B. 错误 相关知识点: 试题来源: 解析 正确 反馈 收藏