Lære Parplott | Visualisering med Seaborn

Definisjon

Pair plot brukes til å visualisere parvise relasjoner mellom numeriske variabler i et datasett. Det ligner på et joint plot, men er ikke begrenset til kun to variabler. Et pair plot lager faktisk et NxN-rutenett av Axes-objekter (flere underplott), der N er antall numeriske variabler (numeriske kolonner i en DataFrame).

Beskrivelse av pair plot

I et pair plot deler hver kolonne den samme x-aksen-variabelen, og hver rad deler den samme y-aksen-variabelen. Diagonalen viser histogrammer av individuelle variabler, mens de andre plottene viser scatter plots.

Opprette et Pair Plot

Å opprette et pair plot med seaborn innebærer å kalle funksjonen pairplot(). Den viktigste og eneste påkrevde parameteren er data, som skal være et DataFrame-objekt.


              12345678910
            
import 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-en iris_df sendes til funksjonen pairplot(). Parameterne height og aspect definerer høyden og bredden (beregnet som høyde multiplisert med aspect) for hver fasett i tommer.

Hue

En annen parameter som er verdt å nevne er hue, som angir variabelen (kolonnenavn) i data som skal brukes til å tilordne ulike farger eller til og med lage separate plott (på én Axes) for hver av dens verdier.


              1234567891011121314
            
import 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()

Forskjellen er tydelig her. Datapunktene i hvert spredningsplott er fargelagt basert på arten de tilhører, ved å bruke verdiene fra species-kolonnen. De diagonale plott er nå KDE-plott for hver art i stedet for histogrammer.

Ved klassifiseringsproblemer er det ofte hensiktsmessig å lage et pair plot med hue-parameteren satt til målvariabelen, som er den kategoriske variabelen vi ønsker å predikere.

Forskjellen er tydelig. Datapunktene i hvert spredningsplott er fargelagt etter arten, basert på verdiene i species-kolonnen. De diagonale plott er erstattet med KDE-plott for hver art i stedet for histogrammer.

Ved klassifiseringsoppgaver er det ofte nyttig å lage et pair plot med hue-parameteren satt til målvariabelen — den kategoriske variabelen som skal predikeres.

Endring av plott-typer

Du kan endre typen plott som brukes i stedet for standard spredningsplott, samt plottet som vises på diagonalen. Parameteren kind styrer hovedplottene og er som standard satt til spredningsplott, mens parameteren diag_kind styrer diagonalplottene og velges automatisk avhengig av om parameteren hue er satt.


              12345678910
            
import 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' er mulige verdier for parameteren kind.

diag_kind kan settes til en av følgende verdier:

'auto';
'hist';
'kde';
None.

Alt fungerer på samme måte som for funksjonen jointplot() i denne sammenhengen.

Studer mer

Utforsk mer i pairplot() dokumentasjonen.

Oppgave

Swipe to start coding

Bruk riktig funksjon for å lage et pair plot.
Angi dataen for plottet til å være penguins_df via det første argumentet.
Angi 'sex' som kolonnen som skal tilordne ulike farger til plottet ved å spesifisere det andre argumentet.
Angi at ikke-diagonale plott skal ha en regresjonslinje ('reg') ved å spesifisere det tredje argumentet.
Sett height til 2.
Sett aspect til 0.8.

Løsning

Alt var klart?

Takk for tilbakemeldingene dine!

Seksjon 5. Kapittel 6

single

Spør AI

Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår

Suggested prompts:

What other parameters can I use with the pairplot() function?

Can you explain the difference between 'kind' and 'diag_kind' in more detail?

How do I interpret the KDE plots on the diagonal?

Awesome!

Completion rate improved to 3.85

Sveip for å vise menyen