sns.regplot 创建一个带有线性回归线的散点图，帮助我们理解变量之间的线性关系。三、高级用法 3.1 绘制多变量分布图 Seaborn可以轻松地绘制多变量的分布图，展示不同变量之间的关系。1# 绘制多变量分布图2sns.pairplot(data)34# 显示图表5plt.show()解释：sns.pairplot 创建一个成对分布图，展示数据集中所有变...
sns.set(style='ticks', color_codes=True) palette= sns.xkcd_palette(['dark blue','dark green','gold','orange'])#hue表示通过什么进行分类sns.pairplot(feature_matrix, hue='season', palette=palette, plot_kws=dict(alpha=0.7), diag_kind='kde', diag_kws=dict(shade=True)) plt.show() #第...
接下来介绍一下pairplot主要的参数及其用法 kind:用于控制非对角线上的图的类型,可选"scatter"与"reg" diag_kind:控制对角线上的图的类型,可选"hist"与"kde" sns.pairplot(data,kind="reg",diag_kind="kde") 将kind 参数设置为 "reg" 会为非对角线上的散点图拟合出一条回归直线,更直观地显示变量之间的...
sns.pairplot(df,kind='reg',diag_kind='kde') #diag_kind ='hist' 热力图(heatmap) 热力图通过颜色深浅表示相关性大小关系,且可以在图形上标记相关系数的大小,可以全部显示,也可以只显示上三角或下三角。 在制作热力图时,需提前计算出变量间的相关系数。 corrMatt = df[['sepal_length','sepal_width', ...
PairPlot是用于显示变量之间关系的多图工具,它可以自动创建数据集中每对变量的散点图和直方图。 sns.pairplot(tips, hue="sex") plt.show() 三、使用PLOTLY库 Plotly是一个交互式绘图库,适合用于创建动态和交互式的可视化。 1. 使用subplot函数 Plotly的subplot函数与Matplotlib类似,但提供了更多的交互功能。
sns.pairplot(df) 按类别做配对图 sns.pairplot(df, hue='categorical')#categorical是分类变量 联合图 sns.jointplot(x='data science', y='machine learning', data=df)#散点图与直方图的联合图 小提琴图 sns.catplot(x='categorical', y='data science', kind='violin', data=df) ...
pairplot 当变量数不止2个时,pairplot是查看各变量间分布关系的首选。它将变量的任意两两组合分布绘制成一个子图,对角线用直方图、而其余子图用相应变量分别作为x、y轴绘制散点图。显然,绘制结果中的上三角和下三角部分的子图是镜像的。 实际上,查看seaborn源码可以发现,其绘图接口大多依赖于一个类实现。例如:jointp...
sns.pairplot(data, hue='species') plt.show() 3、使用Plotly Plotly是一个交互式绘图库,可以创建动态和交互式图表。例如: import plotly.express as px Sample data df = px.data.iris() Create a scatter plot fig = px.scatter(df, x='sepal_width', y='sepal_length', color='species', title=...
sns.pairplot(df) 1. 2. 可以看到对角线上是各个属性的直方图(分布图),而非对角线上是两个不同属性之间的相关图。 # kind:用于控制非对角线上图的类型,可选'scatter'与'reg' # diag_kind:用于控制对角线上的图分类型,可选'hist'与'kde' sns.pairplot(df, kind='reg',diag_kind='ked') ...