Парний Графік
Pair plot використовується для візуалізації парних взаємозв'язків між числовими змінними у наборі даних. Він схожий на joint plot, однак не обмежується лише двома змінними. Насправді, pair plot створює сітку NxN
з 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 по осі x, а кожен рядок — спільну змінну по осі y. Діагональ відображає гістограми окремих змінних, тоді як інші графіки показують точкові діаграми.
Створення Pair Plot
Створення pair plot у seaborn
зводиться до виклику функції pairplot()
. Її найважливіший і єдиний обов'язковий параметр — це data
, який повинен бути об'єктом типу 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 фасетки у дюймах.
Hue
Ще одним параметром, який варто згадати, є hue
, що визначає змінну (назву стовпця) у data
для відображення аспектів графіка різними кольорами або навіть створення окремих графіків (на одній Axes
) для кожного її значення.
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 із 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 із параметром hue
, встановленим на цільову змінну — категоріальну змінну, яку потрібно передбачити — часто є корисним.
Зміна типів графіків
Можна змінювати тип графіків, які використовуються замість стандартних точкових діаграм, а також графіки, що відображаються на діагоналі. Параметр kind
керує основними графіками та за замовчуванням встановлений на точкові діаграми, тоді як параметр diag_kind
керує діагональними графіками й 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 бути встановлений на одне з наступних значень:
'auto'
;'hist'
;'kde'
;None
.
У цьому аспекті все подібно до функції jointplot()
.
Детальніше досліджуйте у документації pairplot()
.
Swipe to start coding
- Використати відповідну функцію для створення pair plot.
- Встановити дані для графіка як
penguins_df
через перший аргумент. - Вказати стовпець
'sex'
для відображення різних аспектів графіка різними кольорами, задавши другий аргумент. - Для недіагональних графіків встановити лінію регресії (
'reg'
), вказавши третій аргумент. - Встановити
height
на2
. - Встановити
aspect
на0.8
.
Рішення
Дякуємо за ваш відгук!
single
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
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!
Completion rate improved to 3.85
Парний Графік
Свайпніть щоб показати меню
Pair plot використовується для візуалізації парних взаємозв'язків між числовими змінними у наборі даних. Він схожий на joint plot, однак не обмежується лише двома змінними. Насправді, pair plot створює сітку NxN
з 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 по осі x, а кожен рядок — спільну змінну по осі y. Діагональ відображає гістограми окремих змінних, тоді як інші графіки показують точкові діаграми.
Створення Pair Plot
Створення pair plot у seaborn
зводиться до виклику функції pairplot()
. Її найважливіший і єдиний обов'язковий параметр — це data
, який повинен бути об'єктом типу 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 фасетки у дюймах.
Hue
Ще одним параметром, який варто згадати, є hue
, що визначає змінну (назву стовпця) у data
для відображення аспектів графіка різними кольорами або навіть створення окремих графіків (на одній Axes
) для кожного її значення.
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 із 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 із параметром hue
, встановленим на цільову змінну — категоріальну змінну, яку потрібно передбачити — часто є корисним.
Зміна типів графіків
Можна змінювати тип графіків, які використовуються замість стандартних точкових діаграм, а також графіки, що відображаються на діагоналі. Параметр kind
керує основними графіками та за замовчуванням встановлений на точкові діаграми, тоді як параметр diag_kind
керує діагональними графіками й 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 бути встановлений на одне з наступних значень:
'auto'
;'hist'
;'kde'
;None
.
У цьому аспекті все подібно до функції jointplot()
.
Детальніше досліджуйте у документації pairplot()
.
Swipe to start coding
- Використати відповідну функцію для створення pair plot.
- Встановити дані для графіка як
penguins_df
через перший аргумент. - Вказати стовпець
'sex'
для відображення різних аспектів графіка різними кольорами, задавши другий аргумент. - Для недіагональних графіків встановити лінію регресії (
'reg'
), вказавши третій аргумент. - Встановити
height
на2
. - Встановити
aspect
на0.8
.
Рішення
Дякуємо за ваш відгук!
single