Gráfico de Pares
Pair plot é utilizado para exibir relações pareadas entre variáveis numéricas em um conjunto de dados. É bastante semelhante ao joint plot, porém não se limita a apenas duas variáveis. Na verdade, um pair plot cria uma grade NxN de objetos Axes (múltiplos subplots), onde N é o número de variáveis numéricas (colunas numéricas em um DataFrame).
Descrição do Pair Plot
Em um pair plot, cada coluna compartilha a mesma variável do eixo x, e cada linha compartilha a mesma variável do eixo y. A diagonal exibe histogramas das variáveis individuais, enquanto os demais gráficos apresentam scatter plots.
Criando um Pair Plot
A criação de um pair plot com o seaborn consiste em chamar a função pairplot(). Seu parâmetro mais importante e o único obrigatório é o data, que deve ser um objeto do tipo DataFrame.
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()
O DataFrame iris_df é passado para a função pairplot(). Os parâmetros height e aspect definem a altura e a largura (calculada como altura multiplicada por aspect) de cada faceta em polegadas.
Hue
Outro parâmetro que merece destaque é o hue, que especifica a variável (nome da coluna) em data para mapear aspectos do gráfico para cores diferentes ou até mesmo criar gráficos separados (em um único Axes) para cada um de seus valores.
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()
É possível perceber claramente a diferença aqui. Os pontos de dados em cada gráfico de dispersão são coloridos de acordo com a espécie à qual pertencem, utilizando os valores da coluna species. Os gráficos diagonais agora são KDE plots para cada espécie, em vez de histogramas.
Em problemas de classificação, muitas vezes faz sentido criar um pair plot com o parâmetro hue definido para a variável alvo, que é a variável categórica que desejamos prever.
A diferença é evidente. Os pontos de dados em cada gráfico de dispersão são coloridos conforme sua espécie, com base nos valores da coluna species. Os gráficos diagonais foram substituídos por KDE plots para cada espécie, em vez de histogramas.
Em tarefas de classificação, criar um pair plot com o parâmetro hue definido para a variável alvo — a variável categórica a ser prevista — costuma ser útil.
Alteração dos Tipos de Gráficos
É possível alterar o tipo de gráficos utilizados em vez dos gráficos de dispersão padrão, assim como os gráficos exibidos na diagonal. O parâmetro kind controla os gráficos principais e, por padrão, utiliza gráficos de dispersão, enquanto o parâmetro diag_kind controla os gráficos da diagonal e é escolhido automaticamente com base na configuração do parâmetro hue.
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' são valores possíveis para o parâmetro kind.
diag_kind pode ser definido como um dos seguintes valores:
'auto';'hist';'kde';None.
Tudo é semelhante à função jointplot() nesse aspecto.
Explore mais na pairplot() documentação.
Swipe to start coding
- Utilize a função correta para criar um pair plot.
- Defina os dados do gráfico como
penguins_dfpor meio do primeiro argumento. - Defina
'sex'como a coluna que irá mapear os aspectos do gráfico para diferentes cores, especificando o segundo argumento. - Configure os gráficos não diagonais para exibirem uma linha de regressão (
'reg'), especificando o terceiro argumento. - Defina
heightcomo2. - Defina
aspectcomo0.8.
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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!
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Pair plot é utilizado para exibir relações pareadas entre variáveis numéricas em um conjunto de dados. É bastante semelhante ao joint plot, porém não se limita a apenas duas variáveis. Na verdade, um pair plot cria uma grade NxN de objetos Axes (múltiplos subplots), onde N é o número de variáveis numéricas (colunas numéricas em um DataFrame).
Descrição do Pair Plot
Em um pair plot, cada coluna compartilha a mesma variável do eixo x, e cada linha compartilha a mesma variável do eixo y. A diagonal exibe histogramas das variáveis individuais, enquanto os demais gráficos apresentam scatter plots.
Criando um Pair Plot
A criação de um pair plot com o seaborn consiste em chamar a função pairplot(). Seu parâmetro mais importante e o único obrigatório é o data, que deve ser um objeto do tipo DataFrame.
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()
O DataFrame iris_df é passado para a função pairplot(). Os parâmetros height e aspect definem a altura e a largura (calculada como altura multiplicada por aspect) de cada faceta em polegadas.
Hue
Outro parâmetro que merece destaque é o hue, que especifica a variável (nome da coluna) em data para mapear aspectos do gráfico para cores diferentes ou até mesmo criar gráficos separados (em um único Axes) para cada um de seus valores.
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()
É possível perceber claramente a diferença aqui. Os pontos de dados em cada gráfico de dispersão são coloridos de acordo com a espécie à qual pertencem, utilizando os valores da coluna species. Os gráficos diagonais agora são KDE plots para cada espécie, em vez de histogramas.
Em problemas de classificação, muitas vezes faz sentido criar um pair plot com o parâmetro hue definido para a variável alvo, que é a variável categórica que desejamos prever.
A diferença é evidente. Os pontos de dados em cada gráfico de dispersão são coloridos conforme sua espécie, com base nos valores da coluna species. Os gráficos diagonais foram substituídos por KDE plots para cada espécie, em vez de histogramas.
Em tarefas de classificação, criar um pair plot com o parâmetro hue definido para a variável alvo — a variável categórica a ser prevista — costuma ser útil.
Alteração dos Tipos de Gráficos
É possível alterar o tipo de gráficos utilizados em vez dos gráficos de dispersão padrão, assim como os gráficos exibidos na diagonal. O parâmetro kind controla os gráficos principais e, por padrão, utiliza gráficos de dispersão, enquanto o parâmetro diag_kind controla os gráficos da diagonal e é escolhido automaticamente com base na configuração do parâmetro hue.
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' são valores possíveis para o parâmetro kind.
diag_kind pode ser definido como um dos seguintes valores:
'auto';'hist';'kde';None.
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