詳解pandas繪制矩陣散點(diǎn)圖(scatter_matrix)的方法
使用散點(diǎn)圖矩陣圖，可以兩兩發(fā)現(xiàn)特征之間的聯(lián)系
pd.plotting.scatter_matrix(frame, alpha=0.5, c,figsize=None, ax=None, diagonal='hist', marker='.', density_kwds=None,hist_kwds=None, range_padding=0.05, **kwds)
1、frame，pandas dataframe對象
2、alpha， 圖像透明度，一般取(0,1]
3、figsize，以英寸為單位的圖像大小，一般以元組 (width, height) 形式設(shè)置
4、ax，可選一般為none
5、diagonal，必須且只能在{‘hist', ‘kde'}中選擇1個，'hist'表示直方圖(Histogram plot),'kde'表示核密度估計(Kernel Density Estimation)；該參數(shù)是scatter_matrix函數(shù)的關(guān)鍵參數(shù)
6、marker，Matplotlib可用的標(biāo)記類型，如'.'，','，'o'等
7、density_kwds，(other plotting keyword arguments，可選)，與kde相關(guān)的字典參數(shù)
8、hist_kwds，與hist相關(guān)的字典參數(shù)
9、range_padding，(float, 可選)，圖像在x軸、y軸原點(diǎn)附近的留白(padding)，該值越大，留白距離越大，圖像遠(yuǎn)離坐標(biāo)原點(diǎn)
10、kwds，與scatter_matrix函數(shù)本身相關(guān)的字典參數(shù)
11、c，顏色
效果如下圖
以 sklearn的iris樣本為數(shù)據(jù)集
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import sparse
import numpy as np
import matplotlib as mt
import pandas as pd
from IPython.display import display
from sklearn.datasets import load_iris
import sklearn as sk
from sklearn.model_selection import train_test_split
iris=load_iris()
#print(iris)
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(iris['data'],iris['target'],random_state=0)
iris_dataframe = pd.DataFrame(X_train,columns=iris.feature_names)
grr = pd.plotting.scatter_matrix(iris_dataframe,c=y_train,figsize=(15,15),marker='o',hist_kwds={'bins':20},s=60,alpha=.8)
plt.show()
到此這篇關(guān)于詳解pandas繪制矩陣散點(diǎn)圖(scatter_matrix)的方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas scatter_matrix矩陣散點(diǎn)圖內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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