Побудова Парних Взаємозв'язків
PairGrid — це сітка підграфіків для візуалізації парних взаємозв'язків у наборі даних.
Вона створює матрицю осей, де кожна змінна в наборі даних представлена як по рядках, так і по стовпцях.
- Діагональ: відображає уніваріантний розподіл однієї змінної (оскільки x=y);
- Позадіагональні елементи: відображають біваріантний взаємозв'язок між двома різними змінними.
Керування сіткою
На відміну від pairplot (який працює повністю автоматично), PairGrid вимагає явного призначення графіків для певних секцій.
g.map_diag(func): побудова графіків на діагоналі (наприклад,sns.histplot);g.map_offdiag(func): побудова графіків у всіх позадіагональних клітинках (наприклад,sns.scatterplot);g.map_upper(func)/g.map_lower(func): побудова графіків відповідно у верхньому або нижньому трикутнику сітки.
Приклад
Тут створюється сітка, де на діагоналі відображаються гістограми, а у нижньому трикутнику — контури щільності.
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
Створення налаштованої сітки для аналізу взаємозв'язків між вимірами пінгвінів.
- Встановити стиль на
'ticks'. Змінити колір фону фігури на'lightpink'('figure.facecolor'). - Ініціалізувати
PairGrid(g):
- Використати набір даних
df. - Забарвити точки даних за ознакою
'species'(hue). - Використати палітру
'rocket_r'. - Встановити
diag_sharey=False(це дозволяє діагональним графікам мати власну шкалу Y).
- Діагональні графіки: застосувати
sns.histplotдо діагоналі за допомогою.map_diag(). Додати KDE-криву (kde=True). - Недiагональні графіки: застосувати
sns.scatterplotдо решти сітки за допомогою.map_offdiag(). Встановити ширину межі точки (linewidth) на0.9і колір межі (edgecolor) на'purple'. - Додати легенду та відобразити графік.
Рішення
Дякуємо за ваш відгук!
single
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Чудово!
Completion показник покращився до 4.55Побудова Парних Взаємозв'язків
Свайпніть щоб показати меню
PairGrid — це сітка підграфіків для візуалізації парних взаємозв'язків у наборі даних.
Вона створює матрицю осей, де кожна змінна в наборі даних представлена як по рядках, так і по стовпцях.
- Діагональ: відображає уніваріантний розподіл однієї змінної (оскільки x=y);
- Позадіагональні елементи: відображають біваріантний взаємозв'язок між двома різними змінними.
Керування сіткою
На відміну від pairplot (який працює повністю автоматично), PairGrid вимагає явного призначення графіків для певних секцій.
g.map_diag(func): побудова графіків на діагоналі (наприклад,sns.histplot);g.map_offdiag(func): побудова графіків у всіх позадіагональних клітинках (наприклад,sns.scatterplot);g.map_upper(func)/g.map_lower(func): побудова графіків відповідно у верхньому або нижньому трикутнику сітки.
Приклад
Тут створюється сітка, де на діагоналі відображаються гістограми, а у нижньому трикутнику — контури щільності.
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
Створення налаштованої сітки для аналізу взаємозв'язків між вимірами пінгвінів.
- Встановити стиль на
'ticks'. Змінити колір фону фігури на'lightpink'('figure.facecolor'). - Ініціалізувати
PairGrid(g):
- Використати набір даних
df. - Забарвити точки даних за ознакою
'species'(hue). - Використати палітру
'rocket_r'. - Встановити
diag_sharey=False(це дозволяє діагональним графікам мати власну шкалу Y).
- Діагональні графіки: застосувати
sns.histplotдо діагоналі за допомогою.map_diag(). Додати KDE-криву (kde=True). - Недiагональні графіки: застосувати
sns.scatterplotдо решти сітки за допомогою.map_offdiag(). Встановити ширину межі точки (linewidth) на0.9і колір межі (edgecolor) на'purple'. - Додати легенду та відобразити графік.
Рішення
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
single
