scatter_matrix函数的第一个参数是要可视化的数据,第二个参数是一个可选的子图坐标轴数组。在这个例子中,我们使用plt.subplots函数创建一个4x4的子图坐标轴数组,并将其传递给scatter_matrix函数。最后,我们使用plt.show函数显示图表。通过这个示例,我们可以看到scatter_matrix函数是如何工作的。它接受一个NumPy数组作为输...
pandas.plotting.scatter_matrix()函数用于绘制多个变量之间的散点图矩阵,帮助您了解各个变量之间的关系。这个函数可以自定义每个子图的属性,包括颜色、标记、直方图和核密度估计等。下面是一个详细的示例: import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom pandas.plotting import scatter_matri...
运行pandas.scatter_matrix()散点图函数时报错, 原因是该函数在新版本用法发生了变化: pandas.plotting.scatter_matrix 完整用法:pd.plotting.scatter_matrix(iris_dataframe, c=y_train, figsize=(15,15), marker=‘0’, hist_kwds={‘bins’:50},s=60,alpha=.8, cmap=mglearn.cm3) 参数如下: frame,panda...
另一种选择是仅保留 pandas 导入并重写命令scatter_matrix,如下例所示: importpandasaspd pd.plotting.scatter_matrix(iris_df, alpha=0.2, figsize=(10,10))
Scatter matrix(散布矩阵) n 个 m 维的样本,Xm×n=[x1,x2,…,xn],样本均值定义为:x¯=1n∑i=1nxi散列矩阵定义为如下的半正定矩阵:S=∑j=1n(xj−x¯)(xj−x¯)T=∑j=1n(xj−x¯)⊗(xj−x¯)=∑j=1nxjxTj−nx¯x¯T ...
scatter_matrix( data[["百分比利率","抽取用户佣金","金融产品销售额"], figsize =(10,10),diagonal ='kid') data[["百分比利率","抽取用户佣金","金融产品销售额"]].corr() x = data[["百分比利率","抽取用户佣金"]] y = data[["金融产品销售额"]] ...
from pandas.plotting import scatter_matrix scatter_matrix(df,figsize=(10,10),alpha=0.5) sns.heatmap(df.corr(method='pearson'), annot=True, fmt='.1g',cmap=plt.cm.Blues) plt.show() same plot with different color long = df.copy() long['long'] = np.where(np.sign(long['factor'])...
散点矩阵 - pd.scatter_matrix() # pd.scatter_matrix(frame, alpha=0.5, figsize=None, ax=None, # grid=False, diagonal='hist', marker='.', density_kwds=None, hist_kwds=None, range_padding=0.05, **kwds) df = pd.DataFrame(np.random.randn(100,4),columns = ['a','b','c','d']...
('http://image.cador.cn/data/iris.csv')# 参数说明# figsize=(10,10) 设置画布大小为10x10# alpha=1,设置透明度,此处设置为不透明# hist_kwds={"bins":20} 设置对角线上直方图参数# 可通过设置diagonal参数为kde将对角图像设置为密度图pd.plotting.scatter_matrix(iris,figsize=(10,10),alpha=1,hist_...
通过scatter_matrix绘制散点图矩阵图,话不多说,直接上码 #读入数据data=spark.read.csv("path\\xxx.csv",header=True,inferSchema='true')#查看数据类型data.printSchema()#过滤数据data=data[data['coupon_consume_ratio']!='NULL']#更改数据类型data=data.withColumn('coupon_consume_ratio',data['coupon_con...