极客教程Seaborn 可视化成对关系
实时研究中的数据集包含许多变量。在这种情况下，应该分析每一个变量之间的关系。绘制(n,2)组合的双变量分布图将是一个非常复杂和费时的过程。
要在一个数据集中绘制多个成对的双变量分布，可以使用 pairplot() 函数。该函数将数据框架中变量的(n,2)组合的关系显示为矩阵图，对角线图为单变量图。
轴
在这一节中，我们将学习什么是轴，它们的用法，参数，等等。
使用方法
seaborn.pairplot(data,…)
参数
下表列出了轴的参数。
| 序号：Sr.No. | 参数和描述 |
|---|---|
| 1 | 数据 框架 |
| 2 | 色调 数据中的变量，用于将绘图方面映射到不同的颜色。 |
| 3 | 调色板 用于映射色调变量的一组颜色 |
| 4 | kind 用于非同一性关系的绘图类型。{‘scatter’, ‘reg’} |
| 5 | diag_kind 用于对角线子图的图的种类。{‘hist’, ‘kde’} |
除了数据，其他参数都是可选的。 pairplot 可以接受一些其他参数。上面提到的是经常使用的参数。
例子
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()
输出
我们可以在每个图中观察到变化。这些图是矩阵格式，行名代表X轴，列名代表Y轴。
对角线图是内核密度图，其他的图是散点图，如前所述。