Seaborn - 可视化成对关系

• 

  简述

  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。

  要在数据集中绘制多个成对双变量分布，您可以使用pairplot()功能。这将 DataFrame 中变量 (n,2) 组合的关系显示为图矩阵，对角线图是单变量图。
• 

  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 -

  序号	参数及说明
  1	data 数据框
  2	hue 数据中的变量以将绘图方面映射到不同的颜色。
  3	palette 用于映射色调变量的颜色集
  4	kind 一种非身份关系的情节。{'分散'，'reg'}
  5	diag_kind 对角线子图的类型。{'hist', 'kde'}

  除数据外，所有其他参数都是可选的。其他参数很少pairplot可以接受。上面提到的都是经常用到的参数。

  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

  

  我们可以观察到每个图的变化。这些图采用矩阵格式，其中行名代表 x 轴，列名代表 y 轴。

  对角线图是核密度图，其他图是散点图，如前所述。