Visualizzazione delle Relazioni a Coppie
Il PairGrid è una griglia di sottoplot utilizzata per rappresentare le relazioni a coppie all'interno di un dataset.
Crea una matrice di assi in cui ogni variabile del dataset è condivisa tra una riga e una colonna.
- Diagonale: mostra la distribuzione univariata di una singola variabile (poiché x=y);
- Fuori diagonale: mostra la relazione bivariata tra due variabili differenti.
Controllo della griglia
A differenza di pairplot (che è completamente automatico), PairGrid richiede di associare esplicitamente i grafici alle sezioni specifiche.
g.map_diag(func): grafici sulla diagonale (ad esempio,sns.histplot);g.map_offdiag(func): grafici su tutte le celle non diagonali (ad esempio,sns.scatterplot);g.map_upper(func)/g.map_lower(func): grafici specificamente nel triangolo superiore o inferiore della griglia.
Esempio
Qui viene creata una griglia in cui la diagonale mostra gli istogrammi e il triangolo inferiore mostra le curve di densità.
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()
Swipe to start coding
Creazione di una griglia personalizzata per analizzare le relazioni tra le misurazioni dei pinguini.
- Impostare lo stile su
'ticks'. Modificare il colore di sfondo della figura in'lightpink'('figure.facecolor'). - Inizializzare il
PairGrid(g):
- Utilizzare il dataset
df. - Colorare i punti dati in base a
'species'(hue). - Utilizzare la palette
'rocket_r'. - Impostare
diag_sharey=False(consente ai grafici diagonali di avere una propria scala sull'asse Y).
- Grafici diagonali: mappare
sns.histplotsulla diagonale utilizzando.map_diag(). Aggiungere una curva KDE (kde=True). - Grafici fuori diagonale: mappare
sns.scatterplotsul resto della griglia utilizzando.map_offdiag(). Impostare la larghezza del bordo dei punti (linewidth) a0.9e il colore del bordo (edgecolor) su'purple'. - Aggiungere la legenda e visualizzare il grafico.
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Il PairGrid è una griglia di sottoplot utilizzata per rappresentare le relazioni a coppie all'interno di un dataset.
Crea una matrice di assi in cui ogni variabile del dataset è condivisa tra una riga e una colonna.
- Diagonale: mostra la distribuzione univariata di una singola variabile (poiché x=y);
- Fuori diagonale: mostra la relazione bivariata tra due variabili differenti.
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A differenza di pairplot (che è completamente automatico), PairGrid richiede di associare esplicitamente i grafici alle sezioni specifiche.
g.map_diag(func): grafici sulla diagonale (ad esempio,sns.histplot);g.map_offdiag(func): grafici su tutte le celle non diagonali (ad esempio,sns.scatterplot);g.map_upper(func)/g.map_lower(func): grafici specificamente nel triangolo superiore o inferiore della griglia.
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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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'species'(hue). - Utilizzare la palette
'rocket_r'. - Impostare
diag_sharey=False(consente ai grafici diagonali di avere una propria scala sull'asse Y).
- Grafici diagonali: mappare
sns.histplotsulla diagonale utilizzando.map_diag(). Aggiungere una curva KDE (kde=True). - Grafici fuori diagonale: mappare
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