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，应该分析每个变量之间的关系。绘制(n,2)组合的双变量分布将是一个非常复杂和耗时的过程。
要在数据集中绘制多个成对的双变量分布，可以使用 pairplot() 函数。这将在DataFrame中将(n,2)变量组合的关系显示为一组绘图的矩阵，对角线上的绘图是单变量绘图。
轴
在本部分中，我们将学习什么是轴、它们的用法、参数等。
用法
seaborn.pairplot(data,…)
参数
以下表格列出了用于Axes的参数 –
| 序号 | 参数和描述 |
|---|---|
| 1 | 数据 数据框 |
| 2 | 色调 将绘图方面映射到不同颜色的数据变量。 |
| 3 | 调色板 用于映射色调变量的一组颜色 |
| 4 | 类型 非身份关系的绘图类型。{‘scatter’，’reg’} |
| 5 | 对角线类型 对角线子图的绘图类型。{‘hist’，’kde’} |
除了数据之外，所有其他参数都是可选的。还有一些其他参数 pairplot 可以接受。上述提到的都是经常使用的参数。
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()
输出
我们可以观察到每个图中的变化。这些图以矩阵形式呈现，其中行名称表示x轴，列名称表示y轴。
对角线图是核密度图，其他图是散点图如上述所述。