对角相关矩阵(Plotting a diagonal correlation matrix) 相关性热图(Scatterplot heatmap) 散点图矩阵(Scatterplot Matrix) 包含类别变量的散点图(Scatterplot with categorical variables) 多种语义散点图(Scatterplot with multiple semantics) 线图(Lineplot from a wide-form dataset) 具有边际分布的线性回归(Linear ...
1. Plotting a diagonal correlation matrix(heatmap) 2. Scatterplot with marginal ticks(JointGrid) 3. Multiple bivariate KDE plots(kdeplot) 4. Multiple linear regression(lmplot) 5. Paired density and scatterplot matrix(PairGrid)...
5. Paired density and scatterplot matrix(PairGrid) sns.set(style="white")df=sns.load_dataset("iris")# 制作散点图矩阵# diag_sharey是否共享y轴g=sns.PairGrid(df,diag_sharey=False)# 下三角绘多变量核密度图g.map_lower(sns.kdeplot)# 上三角绘散点图g.map_upper(sns.scatterplot)# 对角线绘...
# Calculate correlation between each pair of variable 计算相关系数 corr_matrix=df.corr() # Can be great to plot only a half matrix 创建一个corr_matrix等大的O矩阵 mask = np.zeros_like(corr_matrix) # np.triu_indices_from(mask)返回矩阵上三角形的索引 indices=np.triu_indices_from(mask) # ...
首先,让我们创建一个简单的散点图,用Seaborn可视化数据集中的两个变量。我们将使用Seaborn的scatterplot函数。 复制 importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt # 使用Seaborn内置的数据集 tips=sns.load_dataset('tips')# 创建散点图 sns.scatterplot(x='total_bill',y='tip',data=tips)# 添加标题和标签 ...
correlation_matrix=df.corr() # 使用热图可视化相关性矩阵 sns.heatmap(correlation_matrix,annot=True,cmap='coolwarm',fmt=".2f") plt.show() 6. 小提琴图 - sns.violinplot() 用于显示分布的形状和密度估计,结合了箱线图和核密度估计。 实例
plt.title("Correlation Matrix") plt.show() 高级自定义 Seaborn 允许用户高度自定义图表的外观,可以轻松调整调色板、风格等。 1. 调色板(Palette) Seaborn 提供了许多内置的调色板,可以使图表更加美观。 sns.set_palette("pastel") sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips) ...
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', fmt=".2f") plt.show()结果如下图所示:6. 小提琴图 - sns.violinplot()用于显示分布的形状和密度估计,结合了箱线图和核密度估计。实例 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 创建一个示例数据框 ...
示例9: plot_correlation_matrix ▲点赞 1▼ defplot_correlation_matrix(df, title='Correlation matrix', cmap=plt.cm.coolwarm):plt.figure(figsize=(12,10)) sns.heatmap(df.corr(), annot=False, cmap=cmap) plt.yticks(rotation=0, fontsize=8) ...
# plot heatmap sb.heatmap(corr, mask=mask, annot=True, fmt=".2f", cmap='Blues', vmin=-1, vmax=1, cbar_kws={"shrink": .8}) # yticks plt.yticks(rotation=0) plt.show() 运行结果如下: 6. 调色板优化 接着我们继续优化可视化的效果,考虑到相关系数的范围为-1到1,所以颜色变化有两个...