Matplotlib Pandas scatter_matrix – 绘制分类变量

Matplotlib Pandas scatter_matrix – 绘制分类变量

在本文中,我们将介绍如何使用Matplotlib和Pandas绘制散点矩阵来可视化分类变量。

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分类变量

在统计数据分析中,分类变量是指一种具有有限数量的取值的变量,通常是文本或数字之一。例如,在衣服的尺码上,我们可能会看到类似于”Small”、”Medium”、”Large”等文本,或数字1、2、3等。将这些变量称为分类变量。

在数据分析中,我们通常希望了解哪些分类变量与其他变量有很强的相关性,或者两个分类变量之间是否存在关系。使用散点矩阵可以直观地呈现这些关系。

绘制散点矩阵

散点矩阵是指由多个散点图组成的矩阵,其中每个散点图都由两个变量组成,分别位于矩阵的行和列。在散点矩阵中,可以将多个变量的相关性可视化。

使用Matplotlib和Pandas,我们可以轻松地创建散点矩阵。以下是一个创建散点矩阵的示例代码:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas.plotting import scatter_matrix

# 创建一个包含三个分类变量的DataFrame
df = pd.DataFrame({'color': ['red', 'green', 'blue', 'green', 'red'],
                   'size': ['S', 'M', 'L', 'M', 'S'],
                   'class': ['A', 'B', 'C', 'B', 'A']})

# 绘制散点矩阵
scatter_matrix(df, diagonal='kde')
plt.show()
Python

在此示例中,我们创建了一个包含三个分类变量的DataFrame:颜色、尺寸和类别。然后,我们使用Pandas的scatter_matrix函数来创建散点矩阵,并使用Matplotlib的show函数来显示它。

运行此代码将创建一个包含所有组合的散点图的矩阵。矩阵的对角线上绘制了单独的密度图。

绘制散点图并使用标记

在绘制分类变量的散点图时,我们可以使用不同的标记来表示不同的值。例如,在下面的示例中,我们将使用方形、三角形和圆圈来表示不同的尺寸。

# 创建三个分类变量
size = ['S', 'M', 'L']
color = ['red', 'green', 'blue']
class_ = ['A', 'B', 'C']

# 随机创建一些数据
data = {'size': [size[i] for i in np.random.randint(0, 3, 10)],
        'color': [color[i] for i in np.random.randint(0, 3, 10)],
        'class': [class_[i] for i in np.random.randint(0, 3, 10)],
        'x': np.random.randn(10),
        'y': np.random.randn(10)}

# 创建散点图并使用标记
plt.scatter(data['x'], data['y'], c=[color.index(i) for i in data['color']], marker=[size.index(i) for i in data['size']])
plt.show()
Python

在此示例中,我们随机创建了10个值,并使用不同的标记和颜色将它们绘制在散点图中。

总结

分类变量是数据分析中的重要组成部分,因为它们可以显示出不同变量之间的相互影响。使用Matplotlib和Pandas绘制散点矩阵可以方便地可视化分类变量之间的相关性。同时,我们还可以使用不同的标记和颜色来表示不同的取值,以进一步加深我们对分类变量的理解。

希望本文能够帮助您更好地理解散点矩阵的绘制和分类变量的可视化。

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