Python可视化学习之seaborn绘制矩阵图详解
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2024-03-26 14:51:29
本文内容速览1、绘图数据准备还是使用鸢尾花iris数据集数据集简单统计2、seaborn.pairplot语法:seaborn.pairplot(data, hue=none, hue_order=n...
本文内容速览
1、绘图数据准备
还是使用鸢尾花iris数据集
数据集简单统计
2、seaborn.pairplot
语法:seaborn.pairplot(data, hue=none, hue_order=none, palette=none, vars=none, x_vars=none, y_vars=none, kind='scatter', diag_kind='auto', markers=none, height=2.5, aspect=1, corner=false, dropna=true, plot_kws=none, diag_kws=none, grid_kws=none, size=none)
对角线4张图是变量自身的分布直方图;
非对角线的 12 张就是某个变量和另一个变量的关系。
加上分类变量
修改调色盘
可以使用matplotlib、seaborn、颜色号list等色盘。
x,y轴方向选取相同子集
x,y轴方向选取不同子集
非对角线散点图加趋势线
对角线上的四个图绘制方式
可选参数为‘auto’, ‘hist’(默认), ‘kde’, none。
只显示网格下三角图形
图形外观设置
3、seaborn.pairgrid(更灵活的绘制矩阵图)
seaborn.pairgrid(data, hue=none, hue_order=none, palette=none, hue_kws=none, vars=none, x_vars=none, y_vars=none, corner=false, diag_sharey=true, height=2.5, aspect=1, layout_pad=0, despine=true, dropna=true, size=none)
每个子图绘制同类型的图
对角线和非对角线分别绘制不同类型图
对角线上方、对角线、对角线下方分别绘制不同类型图
其它一些参数修改
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