{"id":2033,"date":"2023-07-24T00:16:58","date_gmt":"2023-07-24T00:16:58","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/matrice-di-dispersione-dei-panda\/"},"modified":"2023-07-24T00:16:58","modified_gmt":"2023-07-24T00:16:58","slug":"matrice-di-dispersione-dei-panda","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/matrice-di-dispersione-dei-panda\/","title":{"rendered":"Come creare una matrice di dispersione in pandas (con esempi)"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Una matrice di grafici a dispersione \u00e8 esattamente ci\u00f2 che sembra: una matrice di grafici a dispersione.<\/span><\/p>\n

Questo tipo di matrice \u00e8 utile perch\u00e9 consente di visualizzare contemporaneamente la relazione tra pi\u00f9 variabili in un set di dati.<\/span><\/p>\n

Puoi utilizzare la funzione scatter_matrix()<\/strong> per creare una matrice di dispersione da un DataFrame panda:<\/span><\/p>\n

 p.d. plotting .<\/span> scatter_matrix (df)<\/span><\/span>\n<\/strong><\/pre>\n
 I seguenti esempi mostrano come utilizzare questa sintassi in pratica con i seguenti DataFrame panda:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#make this example reproducible<\/span>\nn.p. random<\/span> . seeds<\/span> (0)\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' points<\/span> ': np.random.randn(1000),\n                   ' assists<\/span> ': np.random.randn(1000),\n                   ' rebounds<\/span> ': np.random.randn(1000)})\n\n#view first five rows of DataFrame\n<\/span>df. head<\/span> ()\n\n\tpoints assists rebounds\n0 1.764052 0.555963 -1.532921\n1 0.400157 0.892474 -1.711970\n2 0.978738 -0.422315 0.046135\n3 2.240893 0.104714 -0.958374\n4 1.867558 0.228053 -0.080812\n<\/strong><\/pre>\n
 Esempio 1: matrice di diffusione di base<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Il codice seguente mostra come creare una matrice di dispersione di base:<\/span> <\/p>\n
 p.d. plotting<\/span> . scatter_matrix<\/span> (df)\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
\"matrice<\/p>\n
 Esempio 2: matrice di dispersione per colonne specifiche<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Il codice seguente mostra come creare una matrice di dispersione solo per le prime due colonne del DataFrame:<\/span> <\/p>\n
 p.d. plotting<\/span> . scatter_matrix<\/span> (df. iloc<\/span> [:, 0:2])\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 Esempio 3: matrice di dispersione con colori e contenitori personalizzati<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Il codice seguente mostra come creare una matrice di dispersione con colori personalizzati e un numero specifico di gruppi per gli istogrammi:<\/span> <\/p>\n
 p.d. plotting<\/span> . scatter_matrix<\/span> (df, color=' red<\/span> ', hist_kwds={' bins<\/span> ': 30<\/span> , 'color': ' red<\/span> '})\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
\"matrice<\/p>\n
 Esempio 4: matrice di dispersione con grafico KDE<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Il codice seguente mostra come creare una matrice di dispersione con un grafico di stima della densit\u00e0 del kernel lungo le diagonali della matrice anzich\u00e9 un istogramma:<\/span> <\/p>\n
 p.d. plotting<\/span> . scatter_matrix<\/span> (df, diagonal=' kde<\/span> ')\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 Puoi trovare la documentazione online completa della funzione scatter_matrix()<\/strong> qui<\/a> .<\/span><\/p>\n
 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
 I seguenti tutorial spiegano come creare altri grafici comuni in Python:<\/span><\/p>\n
 Come creare mappe di calore in Python<\/a>
 Come creare una curva a campana in Python<\/a>
 Come creare un grafico a ogiva in Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Una matrice di grafici a dispersione \u00e8 esattamente ci\u00f2 che sembra: una matrice di grafici a dispersione. Questo tipo di matrice \u00e8 utile perch\u00e9 consente di visualizzare contemporaneamente la relazione tra pi\u00f9 variabili in un set di dati. 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