Seaborn - 視覺化成對關係

在即時研究中的資料集中包含許多變數。在這種情況下，應該分析每個變數之間的關係。繪製 (n,2) 組合的二元分佈將是一個非常複雜且耗時的過程。

要繪製資料集中多個成對的二元分佈，可以使用 pairplot() 函式。這將 DataFrame 中變數的 (n,2) 組合之間的關係顯示為一個矩陣圖，對角線上的圖是單變數圖。

座標軸

在本節中，我們將學習什麼是座標軸、它們的用法、引數等。

用法

seaborn.pairplot(data,…)

引數

下表列出了 Axes 的引數 -

序號	引數及描述
1	data 資料框
2	hue 資料中用於將繪圖方面對映到不同顏色的變數。
3	palette 用於對映 hue 變數的顏色集
4	kind 非恆等關係的繪圖型別。{‘scatter’, ‘reg’}
5	diag_kind 對角線子圖的繪圖型別。{‘hist’, ‘kde’}

除了 data 之外，所有其他引數都是可選的。pairplot 可以接受一些其他引數。上面提到的引數經常使用。

示例

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('iris')
sb.set_style("ticks")
sb.pairplot(df,hue = 'species',diag_kind = "kde",kind = "scatter",palette = "husl")
plt.show()

輸出

我們可以觀察到每個圖的變化。這些圖採用矩陣格式，其中行名錶示 x 軸，列名錶示 y 軸。

對角線上的圖是核密度圖，而其他圖是散點圖，如上所述。

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