Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Lære Visualisering af Parvise Relationer | Sektion
Practice
Projects
Quizzes & Challenges
Quizzer
Challenges
/
Statistisk Visualisering med Seaborn

bookVisualisering af Parvise Relationer

PairGrid er et subplot-gitter til at visualisere parvise relationer i et datasæt.

Det opretter en matrix af akser, hvor hver variabel i datasættet deles på tværs af en række og en kolonne.

  • Diagonal: viser den univariate fordeling af en enkelt variabel (da x=y);
  • Uden for diagonalen: viser den bivariate relation mellem to forskellige variable.

Styring af gitteret

I modsætning til pairplot (som er fuldautomatisk), kræver PairGrid, at du eksplicit kortlægger plots til bestemte sektioner.

  • g.map_diag(func): plotter på diagonalen (f.eks. sns.histplot);
  • g.map_offdiag(func): plotter på alle ikke-diagonale celler (f.eks. sns.scatterplot);
  • g.map_upper(func) / g.map_lower(func): plotter specifikt i den øvre eller nedre trekant af gitteret.

Eksempel

Her oprettes et gitter, hvor diagonalen viser histogrammer, og den nedre trekant viser tæthedskonturer.

123456789101112131415
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Load dataset df = sns.load_dataset('penguins') # 1. Initialize the grid g = sns.PairGrid(df, hue='species') # 2. Map plots to specific regions g.map_diag(sns.histplot) # Diagonal: Histograms g.map_offdiag(sns.scatterplot) # Off-diagonal: Scatterplots g.add_legend() plt.show()
copy
Opgave

Swipe to start coding

Opret et tilpasset gitter til at analysere sammenhænge mellem pingvinmålinger.

  1. Indstil stilen til 'ticks'. Skift figurens baggrundsfarve til 'lightpink' ('figure.facecolor').
  2. Initialiser PairGrid (g):
  • Brug datasættet df.
  • Farv datapunkterne efter 'species' (hue).
  • Brug paletten 'rocket_r'.
    • Sæt diag_sharey=False (dette tillader, at diagonale plots har deres egen Y-akse-skala).
  1. Diagonale plots: kortlæg sns.histplot til diagonalen ved hjælp af .map_diag(). Tilføj en KDE-kurve (kde=True).
  2. Ikke-diagonale plots: kortlæg sns.scatterplot til resten af gitteret ved hjælp af .map_offdiag(). Sæt punktets kantbredde (linewidth) til 0.9 og kantfarven (edgecolor) til 'purple'.
  3. Tilføj forklaring og vis plottet.

Løsning

Var alt klart?

Hvordan kan vi forbedre det?

Tak for dine kommentarer!

Sektion 1. Kapitel 19
single

single

Spørg AI

expand

Spørg AI

ChatGPT

Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat

close

bookVisualisering af Parvise Relationer

Stryg for at vise menuen

PairGrid er et subplot-gitter til at visualisere parvise relationer i et datasæt.

Det opretter en matrix af akser, hvor hver variabel i datasættet deles på tværs af en række og en kolonne.

  • Diagonal: viser den univariate fordeling af en enkelt variabel (da x=y);
  • Uden for diagonalen: viser den bivariate relation mellem to forskellige variable.

Styring af gitteret

I modsætning til pairplot (som er fuldautomatisk), kræver PairGrid, at du eksplicit kortlægger plots til bestemte sektioner.

  • g.map_diag(func): plotter på diagonalen (f.eks. sns.histplot);
  • g.map_offdiag(func): plotter på alle ikke-diagonale celler (f.eks. sns.scatterplot);
  • g.map_upper(func) / g.map_lower(func): plotter specifikt i den øvre eller nedre trekant af gitteret.

Eksempel

Her oprettes et gitter, hvor diagonalen viser histogrammer, og den nedre trekant viser tæthedskonturer.

123456789101112131415
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Load dataset df = sns.load_dataset('penguins') # 1. Initialize the grid g = sns.PairGrid(df, hue='species') # 2. Map plots to specific regions g.map_diag(sns.histplot) # Diagonal: Histograms g.map_offdiag(sns.scatterplot) # Off-diagonal: Scatterplots g.add_legend() plt.show()
copy
Opgave

Swipe to start coding

Opret et tilpasset gitter til at analysere sammenhænge mellem pingvinmålinger.

  1. Indstil stilen til 'ticks'. Skift figurens baggrundsfarve til 'lightpink' ('figure.facecolor').
  2. Initialiser PairGrid (g):
  • Brug datasættet df.
  • Farv datapunkterne efter 'species' (hue).
  • Brug paletten 'rocket_r'.
    • Sæt diag_sharey=False (dette tillader, at diagonale plots har deres egen Y-akse-skala).
  1. Diagonale plots: kortlæg sns.histplot til diagonalen ved hjælp af .map_diag(). Tilføj en KDE-kurve (kde=True).
  2. Ikke-diagonale plots: kortlæg sns.scatterplot til resten af gitteret ved hjælp af .map_offdiag(). Sæt punktets kantbredde (linewidth) til 0.9 og kantfarven (edgecolor) til 'purple'.
  3. Tilføj forklaring og vis plottet.

Løsning

Switch to desktopSkift til skrivebord for at øve i den virkelige verdenFortsæt der, hvor du er, med en af nedenstående muligheder
Var alt klart?

Hvordan kan vi forbedre det?

Tak for dine kommentarer!

Sektion 1. Kapitel 19
single

single

some-alt