Visualización de Relaciones por Pares
El PairGrid es una cuadrícula de subgráficos para visualizar relaciones por pares en un conjunto de datos.
Crea una matriz de ejes donde cada variable del conjunto de datos se comparte a lo largo de una fila y una columna.
- Diagonal: muestra la distribución univariada de una sola variable (ya que x=y);
- Fuera de la diagonal: muestra la relación bivariada entre dos variables diferentes.
Control de la cuadrícula
A diferencia de pairplot (que es completamente automático), PairGrid requiere que asignes explícitamente los gráficos a secciones específicas.
g.map_diag(func): grafica en la diagonal (por ejemplo,sns.histplot);g.map_offdiag(func): grafica en todas las celdas fuera de la diagonal (por ejemplo,sns.scatterplot);g.map_upper(func)/g.map_lower(func): grafica específicamente en el triángulo superior o inferior de la cuadrícula.
Ejemplo
Aquí creamos una cuadrícula donde la diagonal muestra histogramas y el triángulo inferior muestra contornos de densidad.
123456789101112131415import 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()
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Crear una cuadrícula personalizada para analizar las relaciones entre las mediciones de pingüinos.
- Establecer el estilo en
'ticks'. Cambiar el color de fondo de la figura a'lightpink'('figure.facecolor'). - Inicializar el
PairGrid(g):
- Utilizar el conjunto de datos
df. - Colorear los puntos de datos por
'species'(hue). - Usar la paleta
'rocket_r'. - Configurar
diag_sharey=False(esto permite que las gráficas diagonales tengan su propia escala en el eje Y).
- Gráficas diagonales: asignar
sns.histplota la diagonal usando.map_diag(). Añadir una curva KDE (kde=True). - Gráficas fuera de la diagonal: asignar
sns.scatterplotal resto de la cuadrícula usando.map_offdiag(). Establecer el ancho del borde de los puntos (linewidth) en0.9y el color del borde (edgecolor) en'purple'. - Agregar la leyenda y mostrar la gráfica.
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El PairGrid es una cuadrícula de subgráficos para visualizar relaciones por pares en un conjunto de datos.
Crea una matriz de ejes donde cada variable del conjunto de datos se comparte a lo largo de una fila y una columna.
- Diagonal: muestra la distribución univariada de una sola variable (ya que x=y);
- Fuera de la diagonal: muestra la relación bivariada entre dos variables diferentes.
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A diferencia de pairplot (que es completamente automático), PairGrid requiere que asignes explícitamente los gráficos a secciones específicas.
g.map_diag(func): grafica en la diagonal (por ejemplo,sns.histplot);g.map_offdiag(func): grafica en todas las celdas fuera de la diagonal (por ejemplo,sns.scatterplot);g.map_upper(func)/g.map_lower(func): grafica específicamente en el triángulo superior o inferior de la cuadrícula.
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Aquí creamos una cuadrícula donde la diagonal muestra histogramas y el triángulo inferior muestra contornos de densidad.
123456789101112131415import 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()
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- Gráficas diagonales: asignar
sns.histplota la diagonal usando.map_diag(). Añadir una curva KDE (kde=True). - Gráficas fuera de la diagonal: asignar
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