Парний Графік
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.
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()
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.
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()
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.
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' — 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().
Детальніше дивіться у pairplot() документації.
Swipe to start coding
- Використання відповідної функції для створення pair plot.
- Встановлення даних для графіка як
penguins_dfчерез перший аргумент. - Встановлення стовпця
'sex'для відображення різних аспектів графіка різними кольорами шляхом зазначення другого аргументу. - Встановлення типу графіків поза діагоналлю як регресійна лінія (
'reg') через зазначення третього аргументу. - Встановлення параметра
heightрівним2. - Встановлення параметра
aspectрівним0.8.
Рішення
Дякуємо за ваш відгук!
single
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Awesome!
Completion rate improved to 3.85Парний Графік
Свайпніть щоб показати меню
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.
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()
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.
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()
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.
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' — 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().
Детальніше дивіться у pairplot() документації.
Swipe to start coding
- Використання відповідної функції для створення pair plot.
- Встановлення даних для графіка як
penguins_dfчерез перший аргумент. - Встановлення стовпця
'sex'для відображення різних аспектів графіка різними кольорами шляхом зазначення другого аргументу. - Встановлення типу графіків поза діагоналлю як регресійна лінія (
'reg') через зазначення третього аргументу. - Встановлення параметра
heightрівним2. - Встановлення параметра
aspectрівним0.8.
Рішення
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
single
