पांडा में स्कैटर मैट्रिक्स कैसे बनाएं (उदाहरण के साथ)
एक स्कैटरप्लॉट मैट्रिक्स बिल्कुल वैसा ही है जैसा यह लगता है: एक स्कैटरप्लॉट मैट्रिक्स।
इस प्रकार का मैट्रिक्स उपयोगी है क्योंकि यह आपको डेटा सेट में एकाधिक चर के बीच संबंध को एक साथ देखने की अनुमति देता है।
आप पांडा डेटाफ़्रेम से स्कैटर मैट्रिक्स बनाने के लिए स्कैटर_मैट्रिक्स() फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं:
p.d. plotting . scatter_matrix (df)
निम्नलिखित उदाहरण दिखाते हैं कि निम्नलिखित पांडा डेटाफ़्रेम के साथ व्यवहार में इस सिंटैक्स का उपयोग कैसे करें:
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
उदाहरण 1: मूल प्रसार मैट्रिक्स
निम्नलिखित कोड दिखाता है कि बुनियादी फैलाव मैट्रिक्स कैसे बनाया जाए:
p.d. plotting . scatter_matrix (df)
उदाहरण 2: विशिष्ट स्तंभों के लिए स्कैटर मैट्रिक्स
निम्नलिखित कोड दिखाता है कि डेटाफ़्रेम के केवल पहले दो कॉलमों के लिए स्कैटर मैट्रिक्स कैसे बनाया जाए:
p.d. plotting . scatter_matrix (df. iloc [:, 0:2])
उदाहरण 3: कस्टम रंगों और डिब्बे के साथ स्कैटर मैट्रिक्स
निम्नलिखित कोड दिखाता है कि कस्टम रंगों और हिस्टोग्राम के लिए विशिष्ट संख्या में समूहों के साथ स्कैटर मैट्रिक्स कैसे बनाया जाए:
p.d. plotting . scatter_matrix (df, color=' red ', hist_kwds={' bins ': 30 , 'color': ' red '})
उदाहरण 4: केडीई प्लॉट के साथ फैलाव मैट्रिक्स
निम्नलिखित कोड दिखाता है कि हिस्टोग्राम के बजाय मैट्रिक्स विकर्णों के साथ कर्नेल घनत्व अनुमान प्लॉट के साथ फैलाव मैट्रिक्स कैसे बनाया जाए:
p.d. plotting . scatter_matrix (df, diagonal=' kde ')
आप स्कैटर_मैट्रिक्स() फ़ंक्शन का पूरा ऑनलाइन दस्तावेज़ यहां पा सकते हैं।
अतिरिक्त संसाधन
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