Вивчайте Парний Графік | Візуалізація з Seaborn

Визначення

Pair plot візуалізує парні взаємозв'язки між усіма числовими змінними в наборі даних. На відміну від joint plot, він не обмежується двома змінними. Створює сітку підграфіків розміром N×N, де N — кількість числових стовпців у DataFrame.

Опис pair plot

Кожен стовпець у сітці відповідає одній і тій самій змінній по x-осі, а кожен рядок — по y-осі. Діагональні клітинки містять гістограми окремих змінних, а позадіагональні — точкові діаграми.

Створення Pair Plot

Можна створити за допомогою seaborn.pairplot(). Єдиний обов'язковий аргумент — це data, який має бути об'єктом DataFrame. Параметри, такі як height та aspect, визначають розмір (у дюймах) кожного підграфіка.


              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

Параметр hue призначає кольори на основі вказаного категоріального стовпця. Це підкреслює відмінності між групами і, при використанні в класифікаційних наборах даних, показує, як класи розділяються між парами змінних.

Якщо встановлено hue (наприклад, на species), точкові діаграми фарбують точки за класами, а діагональні графіки змінюються з гістограм на KDE-графіки, що робить розподіли класів більш наочними.


              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()

Зміна типів графіків

Можна налаштовувати як основні, так і діагональні графіки.

kind керує графіками поза діагоналлю (типово: 'scatter');
diag_kind керує діагоналлю (гістограма або KDE, часто вибирається автоматично при використанні 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()

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

diag_kind може приймати одне з наступних значень:

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

Усе аналогічно функції jointplot() у цьому аспекті.

Досліджуйте більше

Детальніше дивіться у документації pairplot().

Завдання

Swipe to start coding

Використати відповідну функцію для створення pair plot.
Вказати дані для побудови графіка як penguins_df через перший аргумент.
Встановити 'sex' як стовпець, який буде відповідати за колір різних аспектів графіка, вказавши це як другий аргумент.
Для недіагональних графіків встановити лінію регресії ('reg'), вказавши це як третій аргумент.
Встановити height рівним 2.
Встановити aspect рівним 0.8.

Рішення

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 5. Розділ 6

single

Запитати АІ

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

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

Свайпніть щоб показати меню