pairplot:pair是成对的意思,即是说这个用来展现变量两两之间的关系,线性、非线性、相关等等 使用鸢尾花数据画图 #两种导入方式,这次是直接从sklearn.datasets导入 import pandas as pd from sklearn import datasets import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline sns.set_style('white'...
这种情况下我们往往会选用snspairplot函数,可以直观的反映出这两者之间的关系。 2.具体操作方式: import seaborn as sis import pandas as pd #导入要用的库 pd.data=pd.read_csv(") #将数据导入进来 snspairplot(pd.data,x_vars[' ',' '],y_vars[' '],kind="reg",size=10,aspect=0.2) #分析每个...
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,...
ENSeaborn是一个画图工具 Seaborn是基于Matplotlib的一个Python作图模块 配色更加好看，种类更多，但函数...
pairplot中绘制的kde色调组的线条EN'linestyle':' dotted'是预期的行为g = sns.pairplot(iris, kind=...
1.sns.pairplot http://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.pairplot.html #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 sns.pairplot(diabetes) plt.savefig("./pairplot000.png") 1.
sns.pairplot(data) # 定制图 g = sns.PairGrid(data) g.map_diag(sns.kdeplot) g.map_offdiag(sns.kdeplot) 1. 2. 3. 4. 5. 回归线图(linear model) regplot()以及lmplot()都可以作回归线图,二者的区别是lmplot的参数data是必传的,而regplot不是。因此可以将regplot()视为底层函数。
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。
机器学习工具——sns.pairplot() 转自: https://www.cnblogs.com/cgmcoding/p/13274481.html 记录每天生活的点点滴滴,呵呵呵呵呵呵
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