如何在 python 中创建配对图

配对图是一种散点图矩阵，可让您了解数据集中不同变量之间的成对关系。

在 Python 中创建配对图的最简单方法是使用seaborn.pairplot(df)函数。

以下示例展示了如何在实践中使用此功能。

示例 1：所有变量的配对图

以下代码演示了如何为 seaborn 数据集中名为iris的每个数值变量创建成对图：

 import pandas as pd
import matplotlib. pyplot as plt
import seaborn as sns

#define dataset
iris = sns. load_dataset (“ iris ”)

#create pairs plot for all numeric variables
sns. pairplot (iris)

矩阵的解释方式如下：

• 每个变量的分布呈现为沿对角线框的直方图。
• 所有其他框显示变量的每个成对组合之间关系的散点图。例如，矩阵左下角的框显示petal_width与sepal_length值的散点图。

这张图让我们了解了数据集中每对变量之间的关系。

示例 2：绘制特定变量对的图

我们还可以仅指定要包含在配对图中的某些变量：

 sns. pairplot (iris[[' sepal_length ', ' sepal_width ']])

示例 3：按类别绘制颜色对

我们还可以创建一个对图，使用Hue参数根据分类变量对每个图中的每个点进行着色：

 sns. pairplot (iris, hue=' species ') 

通过使用色调参数，我们可以更好地理解数据。

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