AI代码解释 # Map a histogram to the diagonalgrid=grid.map_diag(plt.hist,bins=10,color='darkred',edgecolor='k')# Map a density plot to the lower trianglegrid=grid.map_lower(sns.kdeplot,cmap='Reds') 在这种情况下,我们在下三角形中使
尽管在 EDA 中有很多种可以使用的方法,但是其中最有效的工具之一就是散点图矩阵(pairs plot,也叫做 scatterplot matrix)。散点图矩阵允许我们同时看到多个单独变量的分布和它们两两之间的关系。 本文,我们将介绍如何使用 Seaborn 可视化库(seaborn.pydata.org/)在 Python 中启动和运行散点图矩阵。我们将看到如何为...
# Create a pair plot colored by continent with a density plot of the # diagonal and format the scatter plots. sns.pairplot(df, hue = 'continent', diag_kind = 'kde', plot_kws = {'alpha': 0.6, 's': 80, 'edgecolor': 'k'}, size = 4) 对角线上的密度图比堆积条更容易比较各大洲之...
用Python 创建散点图矩阵 在数据分析中,散点图矩阵(也叫Pairs Plot)是用于可视化多个变量之间关系的一种有效工具。在本指南中,我们将学习如何使用 Python 创建一个简单的散点图矩阵。我们将使用pandas和seaborn两个库来完成这一任务。 实现流程 首先,我们先总结实现的步骤,如下表所示: 各步骤详解 步骤1: 安装必要...
Seaborn的散点图矩阵(Pairs Plots) 在开始之前,我们需要知道我们有什么数据。我们可以将社会经济数据用熊猫(Pandas)数据框加载并查看列: 每行数据代表一个国家在一年内的结果,列中包含变量(这种格式的数据称为整洁数据)。有2个分类专栏(国家和大陆)和4个数字专栏。这些专栏包括:life_exp是几年出生时的预期寿命,pop...
Seaborn的散点图矩阵(Pairs Plots) 在开始之前,我们需要知道我们有什么数据。我们可以将社会经济数据用熊猫(Pandas)数据框加载并查看列: 每行数据代表一个国家在一年内的结果,列中包含变量(这种格式的数据称为整洁数据)。有2个分类专栏(国家和大陆)和4个数字专栏。这些专栏包括:life_exp是几年出生时的预期寿命,pop...
grid.map_lower(sns.kdeplot, cmap = plt.cm.Reds) # Title for entire plot plt.suptitle('Pairs Plot of Energy Data', size = 36, y = 1.02); 要查看变量之间的交互,我们查找行与列相交的位置。例如,要查看Weather EUorm EUI与score的相关性,我们查看Weather EUorm EUI行和score列,并查看相关系数为...
pairs()函数可以创建基础的散点图矩阵。 1 2 > pairs(~mpg+disp+drat+wt,data=mtcars, + main="basic scatter plot matrix") 主对角线的上方和下方的六幅散点图是相同的,选项upper.panel =NULL将只生成下三角的图形。 car包中的scatterplotMatrix()函数也可以生成散点图矩阵,并有以下可选操作: 以某个因...
par(mar = c(5,5,2,5))plot(AAPL$AAPL.Adjusted,main='Pairs',ylab='AAPL')par(new=T)plot(GOOGL$GOOGL.Adjusted,main='', axes=F, xlab=NA, ylab=NA,col=4)axis(side = 4)mtext(side = 4, line = 3, 'GOOGL')legend('topleft',legend=c('AAPL','GOOGL'),lty=1,col=c(1,4))R的...
lines=plt.plot(names, values, names, values2)#use keyword argsplt.setp(lines, color='r', linewidth=2.0)#or MATLAB style string value pairsplt.setp(lines,'color','r','linewidth', 2.0) plt.show() Line2D属性(比较繁杂)可到链接查看。