Seaborn - 可视化配对关系

实时研究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且耗时的过程。

要绘制数据集中的多个成对二元分布，可以使用pairplot()函数。这将 DataFrame 中变量的 (n,2) 组合的关系显示为图矩阵，对角图是单变量图。

轴

在本节中，我们将了解什么是 Axes、它们的用法、参数等。

用法

seaborn.pairplot(data,…)

参数

下表列出了轴的参数 -

先生。	参数及说明
1	数据数据框
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	种类非身份关系的一种Plotly。{'分散', '规则'}
5	诊断类型对角线子图的一种图。{'hist', 'kde'}

除了数据之外，所有其他参数都是可选的。pairplot可以接受的其他参数很少。上面提到的都是经常使用的参数。

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

我们可以观察每个图中的变化。绘图采用矩阵格式，其中行名称代表 x 轴，列名称代表 y 轴。

对角线图是核密度图，其中其他图是如上所述的散点图。