sns.pairplot(data, hue="category", legend="brief") 其中,data是要绘制的数据集,hue是用于分类的变量,legend="brief"表示只显示简要的图例。 要缩小图例的大小,可以使用matplotlib库中的legend属性。通过设置legend属性的fontsize参数,可以调整图例的字体大小。具体的代码如下: 代码语言:txt 复制 plt.legend(fontsi...
#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(iris_data,kind='reg',diag_kind='ked') sns.pairplot(iris_data,kind='reg',diag_kind='hist') #hue:针对某一字段进行分类 sns.pairplot(iris_data,hue='种类') 经...
sns.pairplot(iris_data,kind='reg',diag_kind='hist') #hue:针对某一字段进行分类sns.pairplot(iris_data,hue='种类') 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、花瓣宽的分布差异较大,换句话说, 这些属性是可以帮助我...
sns.pairplot(data,hue="种类",palette="husl") #markers:控制散点的样式 sns.pairplot(data,hue="Outcome",markers=["+", "s", "D"]) #单独用vars参数选择"萼片长 "和"花瓣长"两种属性 sns.pairplot(data,vars=["Pregnancies","Glucose"]) #用x_vars和 y_vars参数指定 # 需要注意的是,x_vars和y...
linestyle':' dotted'是预期的行为g = sns.pairplot(iris, kind="scatter", hue='species', diag_...
seaborn.pairplot sns.pairplot 绘制矩阵图 pairplot(data,hue,palette,x_vars,y_vars,kind,diag_kind,markers,height,aspect,corner,dropna,plot_kws,diag_kws) 参数: data--要绘制的数据,为DataFrame类型; hue--取值为data中的列索引,为分组变量,根据不同颜色来区分各个变量;...
第五步:sns.pairplot进行两两变量的关系画图,使用sns.pattle()生成颜色的调色板 第六步:建立随机森林模型,研究新增加的数据对预测精度的影响,不加入新增的特征 第七步:建立随机森林模型,研究新增加的数据对预测精度的影响,加入新增的特征 importdatetimeimportnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltimportpandas as...
在pairplot中，对角线部分展示了各个属性的单独分布，即直方图，而非对角线则是两个不同属性之间的相关图。如在鸢尾花数据中，花瓣长度和宽度，以及萼片长度与花瓣长度、宽度之间的关系明显，这为理解花的特征提供了线索。当进行hue分类后，pairplot的图示更加细致。无论是对角线上的分布图还是分类后的散点...
g = sns.pairplot(iris, hue="species", palette="Set2", diag_kind="kde", height=2.5) 参考:Seaborn学习(一)--- 构建结构化多绘图网格(FacetGrid()、map())详解 发布于 2022-03-20 22:36 内容所属专栏 3.Matplotlib和Seaborn 订阅专栏 PyTorch...
sns.set(rc = {"figure.figsize":(6,3)})sns.pairplot(data=data,hue='species') 13、Facet Grid Seaborn中的FacetGrid函数将数据集和一个或多个分类变量作为输入,并创建一个图表网格,每种类别变量的组合都有一个图表。网格中的每个图都可以定制为不同类型的图,例如散点图、直方图或箱形图。