Pariplotti
Pair plot eli pariplotti kuvaa numeeristen muuttujien välisiä pariutuvia suhteita aineistossa. Se muistuttaa joint plot -kuvaajaa, mutta ei rajoitu vain kahteen muuttujaan. Pariplotti muodostaa itse asiassa NxN-ruudukon Axes-olioita (useita alikuvia), missä N on numeeristen muuttujien määrä (DataFrame-taulukon numeeriset sarakkeet).
Pariplotin kuvaus
Pariplotissa jokainen sarake jakaa saman x-akselin muuttujan ja jokainen rivi saman y-akselin muuttujan. Diagonaalilla esitetään yksittäisten muuttujien histogrammit, kun taas muut kuviot näyttävät hajontakuvioita.
Pariplotin luominen
Pariplotin luominen seaborn-kirjastolla tapahtuu kutsumalla sen pairplot()-funktiota. Tärkein ja ainoa pakollinen parametri on data, jonka tulee olla DataFrame-olio.
12345678910import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Loading the dataset with data about three different iris species iris_df = sns.load_dataset('iris') # Creating a pair plot sns.pairplot(iris_df, height=2, aspect=0.8) plt.show()
DataFrame iris_df välitetään pairplot()-funktiolle. Parametrit height ja aspect määrittävät korkeuden ja leveyden (lasketaan korkeus kerrottuna aspect-arvolla) jokaiselle facetille tuumina.
Hue
Toinen huomionarvoinen parametri on hue, joka määrittää muuttujan (sarakkeen nimen) data:ssa, jonka perusteella piirrosaspekteja voidaan yhdistää eri väreihin tai jopa luoda erilliset kuviot (yhdelle Axes:lle) jokaiselle sen arvolle.
1234567891011121314import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Ignoring warnings import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # Loading the dataset with data about three different iris species iris_df = sns.load_dataset('iris') # Setting the hue parameter to 'species' sns.pairplot(iris_df, hue='species', height=2, aspect=0.8) plt.show()
Tässä ero näkyy selvästi. Jokaisen hajontakuvion datapisteet on väritetty niiden lajin mukaan käyttäen species-sarakkeen arvoja. Diagonaaliset kuviot ovat nyt KDE-kuvioita jokaiselle lajille histogrammien sijaan.
Luokitteluongelmissa on usein järkevää luoda pair plot, jossa hue-parametri asetetaan kohdemuuttujaksi, eli kategoriselle muuttujalle, jota halutaan ennustaa.
Ero on selkeä. Jokaisen hajontakuvion datapisteet on väritetty niiden lajin mukaan, perustuen species-sarakkeen arvoihin. Diagonaaliset kuviot on korvattu KDE-kuvioilla jokaiselle lajille histogrammien sijaan.
Luokittelutehtävissä pair plotin luominen siten, että hue-parametri asetetaan kohdemuuttujaksi — kategorinen muuttuja, jota ennustetaan — on usein hyödyllistä.
Kuvion tyypin muuttaminen
Voit muuttaa käytettyjen kuvioiden tyyppiä oletusarvoisten hajontakuvioiden sijaan sekä diagonaalilla näytettäviä kuvioita. kind-parametri ohjaa pääkuvioita ja oletuksena käyttää hajontakuvioita, kun taas diag_kind-parametri ohjaa diagonaalilla olevia kuvioita ja valitaan automaattisesti sen mukaan, onko hue-parametri asetettu.
12345678910import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Loading the dataset with data about three different iris species iris_df = sns.load_dataset('iris') # Setting the kind parameter and diag_kind parameters sns.pairplot(iris_df, hue='species', kind='reg', diag_kind=None, height=2, aspect=0.8) plt.show()
'scatter', 'kde', 'hist', 'reg' ovat mahdollisia arvoja kind-parametrille.
diag_kind voidaan asettaa johonkin seuraavista arvoista:
'auto';'hist';'kde';None.
Kaikki on tältä osin samanlaista kuin jointplot()-funktiossa.
Tutustu lisää pairplot() dokumentaatioon.
Swipe to start coding
- Käytä oikeaa funktiota pariplotin luomiseen.
- Aseta piirrettävän datan arvoksi
penguins_dfensimmäisenä argumenttina. - Aseta sarake
'sex'määrittämään, miten eri värit liitetään kuvaajan eri osiin toisen argumentin avulla. - Aseta ei-diagonaalisille kuvaajille regressiosuora (
'reg') määrittämällä kolmas argumentti. - Aseta
heightarvoksi2. - Aseta
aspectarvoksi0.8.
Ratkaisu
Kiitos palautteestasi!
single
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
Awesome!
Completion rate improved to 3.85Pariplotti
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
Pair plot eli pariplotti kuvaa numeeristen muuttujien välisiä pariutuvia suhteita aineistossa. Se muistuttaa joint plot -kuvaajaa, mutta ei rajoitu vain kahteen muuttujaan. Pariplotti muodostaa itse asiassa NxN-ruudukon Axes-olioita (useita alikuvia), missä N on numeeristen muuttujien määrä (DataFrame-taulukon numeeriset sarakkeet).
Pariplotin kuvaus
Pariplotissa jokainen sarake jakaa saman x-akselin muuttujan ja jokainen rivi saman y-akselin muuttujan. Diagonaalilla esitetään yksittäisten muuttujien histogrammit, kun taas muut kuviot näyttävät hajontakuvioita.
Pariplotin luominen
Pariplotin luominen seaborn-kirjastolla tapahtuu kutsumalla sen pairplot()-funktiota. Tärkein ja ainoa pakollinen parametri on data, jonka tulee olla DataFrame-olio.
12345678910import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Loading the dataset with data about three different iris species iris_df = sns.load_dataset('iris') # Creating a pair plot sns.pairplot(iris_df, height=2, aspect=0.8) plt.show()
DataFrame iris_df välitetään pairplot()-funktiolle. Parametrit height ja aspect määrittävät korkeuden ja leveyden (lasketaan korkeus kerrottuna aspect-arvolla) jokaiselle facetille tuumina.
Hue
Toinen huomionarvoinen parametri on hue, joka määrittää muuttujan (sarakkeen nimen) data:ssa, jonka perusteella piirrosaspekteja voidaan yhdistää eri väreihin tai jopa luoda erilliset kuviot (yhdelle Axes:lle) jokaiselle sen arvolle.
1234567891011121314import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Ignoring warnings import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # Loading the dataset with data about three different iris species iris_df = sns.load_dataset('iris') # Setting the hue parameter to 'species' sns.pairplot(iris_df, hue='species', height=2, aspect=0.8) plt.show()
Tässä ero näkyy selvästi. Jokaisen hajontakuvion datapisteet on väritetty niiden lajin mukaan käyttäen species-sarakkeen arvoja. Diagonaaliset kuviot ovat nyt KDE-kuvioita jokaiselle lajille histogrammien sijaan.
Luokitteluongelmissa on usein järkevää luoda pair plot, jossa hue-parametri asetetaan kohdemuuttujaksi, eli kategoriselle muuttujalle, jota halutaan ennustaa.
Ero on selkeä. Jokaisen hajontakuvion datapisteet on väritetty niiden lajin mukaan, perustuen species-sarakkeen arvoihin. Diagonaaliset kuviot on korvattu KDE-kuvioilla jokaiselle lajille histogrammien sijaan.
Luokittelutehtävissä pair plotin luominen siten, että hue-parametri asetetaan kohdemuuttujaksi — kategorinen muuttuja, jota ennustetaan — on usein hyödyllistä.
Kuvion tyypin muuttaminen
Voit muuttaa käytettyjen kuvioiden tyyppiä oletusarvoisten hajontakuvioiden sijaan sekä diagonaalilla näytettäviä kuvioita. kind-parametri ohjaa pääkuvioita ja oletuksena käyttää hajontakuvioita, kun taas diag_kind-parametri ohjaa diagonaalilla olevia kuvioita ja valitaan automaattisesti sen mukaan, onko hue-parametri asetettu.
12345678910import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Loading the dataset with data about three different iris species iris_df = sns.load_dataset('iris') # Setting the kind parameter and diag_kind parameters sns.pairplot(iris_df, hue='species', kind='reg', diag_kind=None, height=2, aspect=0.8) plt.show()
'scatter', 'kde', 'hist', 'reg' ovat mahdollisia arvoja kind-parametrille.
diag_kind voidaan asettaa johonkin seuraavista arvoista:
'auto';'hist';'kde';None.
Kaikki on tältä osin samanlaista kuin jointplot()-funktiossa.
Tutustu lisää pairplot() dokumentaatioon.
Swipe to start coding
- Käytä oikeaa funktiota pariplotin luomiseen.
- Aseta piirrettävän datan arvoksi
penguins_dfensimmäisenä argumenttina. - Aseta sarake
'sex'määrittämään, miten eri värit liitetään kuvaajan eri osiin toisen argumentin avulla. - Aseta ei-diagonaalisille kuvaajille regressiosuora (
'reg') määrittämällä kolmas argumentti. - Aseta
heightarvoksi2. - Aseta
aspectarvoksi0.8.
Ratkaisu
Vaihda työpöytään todellista harjoitusta vartenJatka siitä, missä olet käyttämällä jotakin alla olevista vaihtoehdoistaKiitos palautteestasi!
Awesome!
Completion rate improved to 3.85single
