So erstellen sie eine streumatrix in pandas (mit beispielen)
Eine Streudiagrammmatrix ist genau das, wonach es sich anhört: eine Streudiagrammmatrix.
Diese Art von Matrix ist nützlich, da Sie damit die Beziehung zwischen mehreren Variablen in einem Datensatz gleichzeitig visualisieren können.
Sie können die Funktion „scatter_matrix()“ verwenden, um eine Streumatrix aus einem Pandas-DataFrame zu erstellen:
p.d. plotting . scatter_matrix (df)
Die folgenden Beispiele zeigen, wie diese Syntax in der Praxis mit dem folgenden Pandas DataFrame verwendet wird:
import pandas as pd import numpy as np #make this example reproducible n.p. random . seeds (0) #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' points ': np.random.randn(1000), ' assists ': np.random.randn(1000), ' rebounds ': np.random.randn(1000)}) #view first five rows of DataFrame df. head () points assists rebounds 0 1.764052 0.555963 -1.532921 1 0.400157 0.892474 -1.711970 2 0.978738 -0.422315 0.046135 3 2.240893 0.104714 -0.958374 4 1.867558 0.228053 -0.080812
Beispiel 1: Grundlegende Diffusionsmatrix
Der folgende Code zeigt, wie eine grundlegende Dispersionsmatrix erstellt wird:
p.d. plotting . scatter_matrix (df)
Beispiel 2: Streumatrix für bestimmte Spalten
Der folgende Code zeigt, wie eine Streumatrix nur für die ersten beiden Spalten des DataFrame erstellt wird:
p.d. plotting . scatter_matrix (df. iloc [:, 0:2])
Beispiel 3: Streumatrix mit benutzerdefinierten Farben und Klassen
Der folgende Code zeigt, wie Sie eine Streumatrix mit benutzerdefinierten Farben und einer bestimmten Anzahl von Gruppen für die Histogramme erstellen:
p.d. plotting . scatter_matrix (df, color=' red ', hist_kwds={' bins ': 30 , 'color': ' red '})
Beispiel 4: Dispersionsmatrix mit KDE-Plot
Der folgende Code zeigt, wie man eine Dispersionsmatrix mit einem Diagramm der Kerndichteschätzung entlang der Matrixdiagonalen anstelle eines Histogramms erstellt:
p.d. plotting . scatter_matrix (df, diagonal=' kde ')
Die vollständige Online-Dokumentation der Funktion „scatter_matrix()“ finden Sie hier .
Zusätzliche Ressourcen
Die folgenden Tutorials erklären, wie Sie andere gängige Diagramme in Python erstellen:
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