Plotagem de Relações Pareadas
O PairGrid é uma grade de subplots para visualizar relações pareadas em um conjunto de dados.
Ele cria uma matriz de eixos onde cada variável do conjunto de dados é compartilhada entre uma linha e uma coluna.
- Diagonal: exibe a distribuição univariada de uma única variável (pois x=y);
- Fora da diagonal: exibe a relação bivariada entre duas variáveis diferentes.
Controle da Grade
Diferente do pairplot (que é totalmente automático), o PairGrid exige que você mapeie explicitamente os gráficos para seções específicas.
g.map_diag(func): plota na diagonal (por exemplo,sns.histplot);g.map_offdiag(func): plota em todas as células fora da diagonal (por exemplo,sns.scatterplot);g.map_upper(func)/g.map_lower(func): plota especificamente no triângulo superior ou inferior da grade.
Exemplo
Aqui, criamos uma grade onde a diagonal exibe histogramas e o triângulo inferior exibe contornos de densidade.
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
Crie uma grade personalizada para analisar as relações entre as medidas dos pinguins.
- Defina o estilo como
'ticks'. Altere a cor de fundo da figura para'lightpink'('figure.facecolor'). - Inicialize o
PairGrid(g):
- Utilize o conjunto de dados
df. - Colore os pontos de dados por
'species'(hue). - Use a paleta
'rocket_r'. - Defina
diag_sharey=False(isso permite que os gráficos diagonais tenham sua própria escala no eixo Y).
- Gráficos diagonais: aplique
sns.histplotà diagonal usando.map_diag(). Adicione uma curva KDE (kde=True). - Gráficos fora da diagonal: aplique
sns.scatterplotao restante da grade usando.map_offdiag(). Defina a largura da borda dos pontos (linewidth) como0.9e a cor da borda (edgecolor) como'purple'. - Adicione a legenda e exiba o gráfico.
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Ele cria uma matriz de eixos onde cada variável do conjunto de dados é compartilhada entre uma linha e uma coluna.
- Diagonal: exibe a distribuição univariada de uma única variável (pois x=y);
- Fora da diagonal: exibe a relação bivariada entre duas variáveis diferentes.
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g.map_diag(func): plota na diagonal (por exemplo,sns.histplot);g.map_offdiag(func): plota em todas as células fora da diagonal (por exemplo,sns.scatterplot);g.map_upper(func)/g.map_lower(func): plota especificamente no triângulo superior ou inferior da grade.
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Aqui, criamos uma grade onde a diagonal exibe histogramas e o triângulo inferior exibe contornos de densidade.
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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- Gráficos diagonais: aplique
sns.histplotà diagonal usando.map_diag(). Adicione uma curva KDE (kde=True). - Gráficos fora da diagonal: aplique
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