Lære Parplott | Visualisering med Seaborn

Definisjon

Et pair plot visualiserer parvise relasjoner mellom alle numeriske variabler i et datasett. I motsetning til et joint plot, er det ikke begrenset til to variabler. Det lager et N×N rutenett av delplott, der N er antall numeriske kolonner i DataFrame.

Beskrivelse av pair plot

Hver kolonne i rutenettet deler samme x-akse-variabel, og hver rad deler samme y-akse. Diagonalen viser histogrammer av individuelle variabler, mens cellene utenfor diagonalen viser spredningsplott.

Opprette et Pair Plot

Du kan opprette et ved å bruke seaborn.pairplot(). Det eneste påkrevde argumentet er data, som må være en DataFrame. Parametere som height og aspect angir størrelsen (i tommer) på hver delgraf.


              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()

Hue

Parameteren hue tildeler farger basert på en spesifisert kategorisk kolonne. Dette fremhever gruppeforskjeller og, når det brukes på klassifiseringsdatasett, viser hvordan klasser skiller seg mellom variable par.

Når hue er satt (for eksempel til species), fargelegger spredningsplott punktene etter klasse, og diagonale plott bytter fra histogrammer til KDE-plott, noe som gjør klassedistribusjoner tydeligere.


              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()

Endre plott-typer

Du kan tilpasse både hoved- og diagonalplottene.

kind styrer plott utenfor diagonalen (standard: 'scatter');
diag_kind styrer diagonalen (histogram eller KDE, ofte valgt automatisk når hue brukes).


              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 er tilsvarende funksjonen jointplot() på dette området.

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 plottets aspekter 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 does the `aspect` parameter do in `pairplot()`?

Can you explain the difference between `hist` and `kde` on the diagonal?

How does using `hue` affect the appearance of the pair plot?

Awesome!

Completion rate improved to 3.85

Sveip for å vise menyen