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非常复杂且耗时的过程。

在数据集中绘制多个成对的双变量分布，可以使用 pairplot()函数，显示了DataFrame中变量的(n，2)组合的关系作为图的矩阵，对角线图是单变量图。

Axes轴

在本节中，无涯教程将学习什么是轴。

seaborn.pairplot(data,…)

参数-

data              -  Dataframe

hue               -  数据可变以将绘图方面映射为不同的颜色。

palette         -  用于映射色调变量的颜色集

kind:non     -  identity关系的情节类型。 {‘scatter'，‘reg'}

diag_kind   -  对角子图的图样。 {" hist"，" kde"}

除数据外，所有其他参数均为​​可选。 pairplot 可以接受的其他参数很少。上面提到的是经常使用的参数。

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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()

无涯教程可以观察每个图的变化。这些图采用矩阵格式，其中行名称表示x轴，列名称表示y轴。

对角线图是内核密度图，其中其他图是如上所述的散点图。