Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Парний Графік | Візуалізація з Використанням Seaborn
Ультимативна Візуалізація з Python

Свайпніть щоб показати меню

book
Парний Графік

Note
Визначення

Pair plot використовується для побудови парних взаємозв'язків між числовими змінними в наборі даних. Він дуже схожий на joint plot, однак не обмежується лише двома змінними. Насправді, pair plot створює NxN сітку об'єктів Axes (декілька підграфіків), де N — це кількість числових змінних (числових стовпців у DataFrame).

Опис Pair Plot

У pair plot кожен стовпець має спільну змінну x-осі, а кожен рядок — спільну змінну y-осі. Діагональ відображає гістограми окремих змінних, тоді як інші графіки показують точкові діаграми.

Створення Pair Plot

Створення pair plot за допомогою seaborn зводиться до виклику функції pairplot(). Її найважливіший і єдиний обов'язковий параметр — це data, який повинен бути об'єктом DataFrame.

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()
copy

DataFrame iris_df передається у функцію pairplot(). Параметри height та aspect визначають висоту та ширину (обчислюється як висота, помножена на aspect) кожної області графіка у дюймах.

Hue

Ще одним важливим параметром є hue, який визначає змінну (назву стовпця) у data для відображення аспектів графіка різними кольорами або навіть створення окремих графіків (на одній Axes) для кожного зі значень цієї змінної.

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()
copy

Тут чітко видно різницю. Точки даних на кожному діаграмі розсіювання забарвлені відповідно до виду, до якого вони належать, використовуючи значення зі стовпця species. Діагональні графіки тепер є KDE-графіками для кожного виду замість гістограм.

У задачах класифікації часто доцільно створювати pair plot з параметром hue, встановленим на цільову змінну, тобто категоріальну змінну, яку потрібно передбачити.


Різниця очевидна. Точки даних на кожному діаграмі розсіювання забарвлені відповідно до їхнього виду, на основі значень у стовпці species. Діагональні графіки замінено на KDE-графіки для кожного виду замість гістограм.

У задачах класифікації створення pair plot з параметром hue, встановленим на цільову змінну — категоріальну змінну, яку потрібно передбачити — часто є корисним.

Зміна типів графіків

Можна змінити тип графіків, які використовуються замість стандартних діаграм розсіювання, а також графіків, що відображаються на діагоналі. Параметр kind керує основними графіками та за замовчуванням встановлений на діаграми розсіювання, тоді як параметр diag_kind керує діагональними графіками та автоматично вибирається залежно від того, чи встановлено параметр hue.

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()
copy

'scatter', 'kde', 'hist', 'reg' — можливі значення для параметра kind.

diag_kind може приймати одне з наступних значень:

  • 'auto';

  • 'hist';

  • 'kde';

  • None.

У цьому аспекті все подібно до функції jointplot().

Note
Вивчайте більше

Детальніше дивіться у pairplot() документації.

Завдання

Swipe to start coding

  1. Використання відповідної функції для створення pair plot.
  2. Встановлення даних для графіка як penguins_df через перший аргумент.
  3. Встановлення стовпця 'sex' для відображення різних аспектів графіка різними кольорами шляхом зазначення другого аргументу.
  4. Встановлення типу графіків поза діагоналлю як регресійна лінія ('reg') через зазначення третього аргументу.
  5. Встановлення параметра height рівним 2.
  6. Встановлення параметра aspect рівним 0.8.

Рішення

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 5. Розділ 6

Запитати АІ

expand
ChatGPT

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

book
Парний Графік

Note
Визначення

Pair plot використовується для побудови парних взаємозв'язків між числовими змінними в наборі даних. Він дуже схожий на joint plot, однак не обмежується лише двома змінними. Насправді, pair plot створює NxN сітку об'єктів Axes (декілька підграфіків), де N — це кількість числових змінних (числових стовпців у DataFrame).

Опис Pair Plot

У pair plot кожен стовпець має спільну змінну x-осі, а кожен рядок — спільну змінну y-осі. Діагональ відображає гістограми окремих змінних, тоді як інші графіки показують точкові діаграми.

Створення Pair Plot

Створення pair plot за допомогою seaborn зводиться до виклику функції pairplot(). Її найважливіший і єдиний обов'язковий параметр — це data, який повинен бути об'єктом DataFrame.

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()
copy

DataFrame iris_df передається у функцію pairplot(). Параметри height та aspect визначають висоту та ширину (обчислюється як висота, помножена на aspect) кожної області графіка у дюймах.

Hue

Ще одним важливим параметром є hue, який визначає змінну (назву стовпця) у data для відображення аспектів графіка різними кольорами або навіть створення окремих графіків (на одній Axes) для кожного зі значень цієї змінної.

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()
copy

Тут чітко видно різницю. Точки даних на кожному діаграмі розсіювання забарвлені відповідно до виду, до якого вони належать, використовуючи значення зі стовпця species. Діагональні графіки тепер є KDE-графіками для кожного виду замість гістограм.

У задачах класифікації часто доцільно створювати pair plot з параметром hue, встановленим на цільову змінну, тобто категоріальну змінну, яку потрібно передбачити.


Різниця очевидна. Точки даних на кожному діаграмі розсіювання забарвлені відповідно до їхнього виду, на основі значень у стовпці species. Діагональні графіки замінено на KDE-графіки для кожного виду замість гістограм.

У задачах класифікації створення pair plot з параметром hue, встановленим на цільову змінну — категоріальну змінну, яку потрібно передбачити — часто є корисним.

Зміна типів графіків

Можна змінити тип графіків, які використовуються замість стандартних діаграм розсіювання, а також графіків, що відображаються на діагоналі. Параметр kind керує основними графіками та за замовчуванням встановлений на діаграми розсіювання, тоді як параметр diag_kind керує діагональними графіками та автоматично вибирається залежно від того, чи встановлено параметр hue.

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()
copy

'scatter', 'kde', 'hist', 'reg' — можливі значення для параметра kind.

diag_kind може приймати одне з наступних значень:

  • 'auto';

  • 'hist';

  • 'kde';

  • None.

У цьому аспекті все подібно до функції jointplot().

Note
Вивчайте більше

Детальніше дивіться у pairplot() документації.

Завдання

Swipe to start coding

  1. Використання відповідної функції для створення pair plot.
  2. Встановлення даних для графіка як penguins_df через перший аргумент.
  3. Встановлення стовпця 'sex' для відображення різних аспектів графіка різними кольорами шляхом зазначення другого аргументу.
  4. Встановлення типу графіків поза діагоналлю як регресійна лінія ('reg') через зазначення третього аргументу.
  5. Встановлення параметра height рівним 2.
  6. Встановлення параметра aspect рівним 0.8.

Рішення

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 5. Розділ 6
Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Ми дуже хвилюємося, що щось пішло не так. Що трапилося?
some-alt