sns.displot(data[col],color="r") plt.title("presention of "+ col,fontdict=f) 创建连续特征的对图: plt.figure(figsize=(25, 15), dpi=300) sns.set(style="whitegrid") sns.set_palette("coolwarm") sns.pairplot(data.select_dtypes(include='float64'), plot_kws={'alpha': 0.6, 's': ...
# Plot colored by continentforyears2000-2007sns.pairplot(df[df['year']>=2000],vars=['life_exp','log_pop','log_gdp_per_cap'],hue='continent',diag_kind='kde',plot_kws={'alpha':0.6,'s':80,'edgecolor':'k'},size=4);# Title plt.suptitle('Pair Plot of Socioeconomic Data for 200...
我们通过hue参数把不同种类的花区分开,进行进一步分析。 hue :针对某一字段进行分类 #不同类别的点会以不同的颜色显现出来 sns.pairplot(data,hue="种类") 我们可以从经过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、花瓣长、花瓣宽的...
第二方面:增加特征数,增加样本的数据 1.sns.pairplot 画出两个变量的关系图,用于研究变量之间的线性相关性,sns.pattle([color]) 用于设置调色板, 有点像scatter_matrix 2.MSE round(abs(pred - test_y).mean(), 2) 研究预测值与真实值之差的平均值 3.MAPE round(100 -abs(pred-test_y)/test_y*100,...
其实用seaborn绘制联合分布图非常简单（这就是seaborn对matplotlib改进，让我们绘制复杂的图时候不需要太麻烦），仅仅只有一下两句代码：1joint_columns=['BC','Temp','Slope','RoDen','POI','GAIA']23sns.pairplot(my_data[joint_columns],kind='reg',diag_kind='kde') 其中，第一句是定义我们想要参与...
虽然这种制图本身可以用于分析,但我们可以发现,通过对诸如大陆这样的分类变量进行数字着色,使其更有价值。这在seaborn中非常简单!我们所需要做的就是在hue中使用sns.pairplot函数调用使用关键字: sns.pairplot(df, hue = 'continent') 现在我们看到大洋洲和欧洲的人均预期寿命最高,亚洲人口最多。请注意,我们对人口和...
Python下多变量联合分布图(pairplot)绘制——seaborn 联合分布(Joint Distribution)图是一种查看两个或两个以上变量之间两两相互关系的可视化形式,在数据分析中经常需要用到。一幅好看的联合分布图可以使得我们的数据分析更加具有可视性,让大家眼前一亮。
sns.pairplot(my_data[joint_columns],kind='reg',diag_kind='kde') 其中,第一句是定义我们想要参与绘制联合分布图的列,将需要绘图的列标题放入joint_column。可以看到,因为我的数据中,具有ID这种编号列,而肯定编号是不需要参与绘图的,那么我们就不将其放入joint_column即可。
使用示例：在使用pairplot时，首先导入Seaborn库并加载数据集，然后使用sns.pairplot函数，根据需要传入上述参数进行自定义设置。应用场景：pairplot非常适合于数据探索阶段，通过快速可视化变量之间的关系，帮助分析师理解数据的内在结构和特征，为后续的数据分析和建模提供基础。
iris=sns.load_dataset("iris")sns.pairplot(iris,hue='species')# 预期是三种颜色的分布 1. 2. 3. 4. 错误现象 在代码实现的过程中,可能会出现以下异常现象。我们先运行上述代码,结果却是难以分析的图形。 # 运行结果中许多点重叠 1. 下面是运行pairplot后显示的错误日志: ...