>>> df = pd.read_csv("penguins.csv") 函数自动选了数据框中的3列元素进行可视化,对角线上,以直方图的形式展示每列元素的分布,而关于对角线堆成的上,下半角则用于可视化两列之间的关系,默认的可视化形式是散点图,该函数常用的参数有以下几个 #### 1. corner 上下三角矩阵区域的元素实际上是重复的,通过corner参数,可以控制只显示图形的一半,避免重复,用法如下 >>> sns.pairplot(df, corner=True) 输出结果如下 #### 2. kind和diag_kind 这两个参数用于指定上下三角区域和对角线区域的可视化方式,用法如下 >>> sns.pairplot(df, kind='reg', diag_kind='kde') 输出结果如下 #### 3、 x_vars和y_vars 默认情况下,程序会对数据框中所有的数值列进行可视化,通过x_vars和y_vars可以用列名称来指定我们需要可视化的列,用法如下 >>> sns.pairplot(df, x_vars=['bill_length_mm', 'bill_depth_mm'], y_vars=['bill_length_mm', 'bill_depth_mm']) 输出结果如下 #### 4. hue hue参数用于分组变量的颜色映射,用法如下 >>> sns.pairplot(df, hue='species') 输出结果如下 对于pairplot函数而言,我们还可以单独指定上下三角区域和对角线区域的可视化形式,示例如下 >>> g = sns.pairplot(df, hue='species') 输出结果如下 通过pairpplot函数,可以同时展示数据框中的多个数值型列元素的关系,在快速探究一组数据的分布时,非常的好用。 |
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