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1、繪圖數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
還是使用鳶尾花iris數(shù)據(jù)集
#導(dǎo)入本帖要用到的庫(kù),聲明如下: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame from sklearn import datasets import seaborn as sns #導(dǎo)入鳶尾花iris數(shù)據(jù)集(方法一) #該方法更有助于理解數(shù)據(jù)集 iris=datasets.load_iris() x, y =iris.data,iris.target y_1 = np.array(['setosa' if i==0 else 'versicolor' if i==1 else 'virginica' for i in y]) pd_iris = pd.DataFrame(np.hstack((x, y_1.reshape(150,1))),columns=['sepal length(cm)','sepal width(cm)','petal length(cm)','petal width(cm)','class']) #astype修改pd_iris中數(shù)據(jù)類(lèi)型object為float64 pd_iris['sepal length(cm)']=pd_iris['sepal length(cm)'].astype('float64') pd_iris['sepal width(cm)']=pd_iris['sepal width(cm)'].astype('float64') pd_iris['petal length(cm)']=pd_iris['petal length(cm)'].astype('float64') pd_iris['petal width(cm)']=pd_iris['petal width(cm)'].astype('float64') #導(dǎo)入鳶尾花iris數(shù)據(jù)集(方法二) #import seaborn as sns #iris_sns = sns.load_dataset("iris")
數(shù)據(jù)集簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)
2、seaborn.pairplot
語(yǔ)法:seaborn.pairplot(data, hue=None, hue_order=None, palette=None, vars=None, x_vars=None, y_vars=None, kind='scatter', diag_kind='auto', markers=None, height=2.5, aspect=1, corner=False, dropna=True, plot_kws=None, diag_kws=None, grid_kws=None, size=None)
g = sns.pairplot(pd_iris) g.fig.set_size_inches(12,12)#figure大小 sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)#文本大小
對(duì)角線4張圖是變量自身的分布直方圖;
非對(duì)角線的 12 張就是某個(gè)變量和另一個(gè)變量的關(guān)系。
加上分類(lèi)變量
g = sns.pairplot(pd_iris, hue='class'#按照三種花分類(lèi) ) sns.set(style='whitegrid') g.fig.set_size_inches(12,12) sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)
修改調(diào)色盤(pán)
可以使用Matplotlib、seaborn、顏色號(hào)list等色盤(pán)。
可參考:Python可視化學(xué)習(xí)之seaborn調(diào)色盤(pán)
import palettable g = sns.pairplot(pd_iris, hue='class', palette=palettable.cartocolors.qualitative.Bold_9.mpl_colors,#palettable顏色盤(pán) ) sns.set(style='whitegrid') g.fig.set_size_inches(12,12) sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)
g = sns.pairplot(pd_iris, hue='class', palette='Set1',#Matplotlib顏色 ) sns.set(style='whitegrid') g.fig.set_size_inches(12,12) sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)
g = sns.pairplot(pd_iris, hue='class', palette=['#dc2624', '#2b4750', '#45a0a2'],#使用傳入的顏色list ) sns.set(style='whitegrid') g.fig.set_size_inches(12,12) sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)
x,y軸方向選取相同子集?
import palettable g = sns.pairplot(pd_iris, hue='class', palette=palettable.cartocolors.qualitative.Bold_9.mpl_colors, vars=['sepal length(cm)','sepal width(cm)'],#x,y軸方向選取相同子集繪圖 ) sns.set(style='whitegrid') g.fig.set_size_inches(12,6) sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)
x,y軸方向選取不同子集
import palettable g = sns.pairplot(pd_iris, hue='class', palette=palettable.cartocolors.qualitative.Bold_9.mpl_colors, x_vars=['sepal length(cm)','sepal width(cm)'],#x,y軸方向選取不同子集 y_vars=['petal length(cm)','petal width(cm)'], ) sns.set(style='whitegrid') g.fig.set_size_inches(12,6) sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)
非對(duì)角線散點(diǎn)圖加趨勢(shì)線?
import palettable g = sns.pairplot(pd_iris, hue='class', palette=palettable.cartocolors.qualitative.Bold_9.mpl_colors, kind='reg',#默認(rèn)為scatter,reg加上趨勢(shì)線 ) sns.set(style='whitegrid') g.fig.set_size_inches(12,12) sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)
對(duì)角線上的四個(gè)圖繪制方式
可選參數(shù)為‘a(chǎn)uto’, ‘hist’(默認(rèn)), ‘kde’, None。
import palettable g = sns.pairplot(pd_iris, hue='class', palette=palettable.cartocolors.qualitative.Bold_9.mpl_colors, diag_kind='hist',#hist直方圖 ) sns.set(style='whitegrid') g.fig.set_size_inches(12,12) sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)
只顯示網(wǎng)格下三角圖形?
import palettable g = sns.pairplot(pd_iris, hue='class', palette='Set1', corner=True#圖形顯示左下角 ) g.fig.set_size_inches(12,12) sns.set(font_scale=1.5)
圖形外觀設(shè)置?
import palettable g = sns.pairplot(pd_iris, hue='class', palette='Set1', markers=['$\clubsuit$','.','+'],#散點(diǎn)圖的marker plot_kws=dict(s=50, edgecolor="r", linewidth=1),#非對(duì)角線上的圖marker大小、外框、外框線寬 diag_kws=dict(shade=True)#對(duì)角線上核密度圖是否填充 ) g.fig.set_size_inches(12,12) sns.set(font_scale=1.5)
3、seaborn.PairGrid(更靈活的繪制矩陣圖)
seaborn.PairGrid(data, hue=None, hue_order=None, palette=None, hue_kws=None, vars=None, x_vars=None, y_vars=None, corner=False, diag_sharey=True, height=2.5, aspect=1, layout_pad=0, despine=True, dropna=True, size=None)
每個(gè)子圖繪制同類(lèi)型的圖
g = sns.PairGrid(pd_iris, hue='class', palette='husl',) g = g.map(plt.scatter)#map每個(gè)子圖繪制一樣類(lèi)型的圖 g = g.add_legend() g.fig.set_size_inches(12,12) sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)
對(duì)角線和非對(duì)角線分別繪制不同類(lèi)型圖
g = sns.PairGrid(pd_iris, hue='class', palette='Set1',) g = g.map_diag(plt.hist)#對(duì)角線繪制直方圖 g = g.map_offdiag(plt.scatter)#非對(duì)角線繪制散點(diǎn)圖 g = g.add_legend() g.fig.set_size_inches(12,12) sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)
對(duì)角線上方、對(duì)角線、對(duì)角線下方分別繪制不同類(lèi)型圖
g = sns.PairGrid(pd_iris, hue='class',) g = g.map_upper(sns.scatterplot) g = g.map_lower(sns.kdeplot, colors="C0") g = g.map_diag(sns.kdeplot, lw=2)3繪制核密度圖 g = g.add_legend()#添加圖例 sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)
其它一些參數(shù)修改
g = sns.PairGrid(pd_iris, hue='class', palette='Set1', hue_kws={"marker": ["^", "s", "D"]},#設(shè)置marker diag_sharey=False, ) g = g.map_upper(sns.scatterplot,edgecolor="w", s=40)#設(shè)置點(diǎn)大小,外框顏色 g = g.map_lower(sns.kdeplot, colors="#01a2d9")#設(shè)置下三角圖形顏色 g = g.map_diag(sns.kdeplot, lw=3)#對(duì)角圖形顏色 g = g.add_legend()#添加圖例 g.fig.set_size_inches(12,12) sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)
原文鏈接:https://blog.csdn.net/qq_21478261/article/details/108158000
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