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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,您可以使用 pairplot( )功能.这显示了DataFrame中变量(n,2)组合作为图表矩阵的关系,对角线图是单变量图.

Axes

在本节中,我们将了解轴是什么,它们的用法,参数等.

用法

 
 seaborn.pairplot(data,...)

参数

下表列出了参数for Axes :

Sr.否.参数&说明
1

数据

数据帧

2

色调

数据中的变量可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颜色集

4

种类

非种类的情节身份关系. {‘scatter’,’reg’}

5

diag_kind

对角线子图的一种情节. {‘hist’,’kde’}

除数据外,所有其他参数均为可选参数. pairplot 可以接受的其他参数很少.上面经常使用params.

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

multigraphs

我们可以观察每个图中的变化.这些图是矩阵格式,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,其他图是如上所述的散点图./p>

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