วิธีสร้างเมทริกซ์กระจายในนุ่น (พร้อมตัวอย่าง)

เมทริกซ์ Scatterplot มีลักษณะเหมือนกับ: เมทริกซ์ Scatterplot

เมทริกซ์ประเภทนี้มีประโยชน์เพราะช่วยให้คุณเห็นภาพความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรหลายตัวในชุดข้อมูลไปพร้อมๆ กัน

คุณสามารถใช้ฟังก์ชัน scatter_matrix() เพื่อสร้างเมทริกซ์กระจายจาก DataFrame ของแพนด้า:

 p.d. plotting . scatter_matrix (df)

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีการใช้ไวยากรณ์นี้ในทางปฏิบัติกับ Pandas DataFrame ต่อไปนี้:

 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

ตัวอย่างที่ 1: เมทริกซ์การแพร่ขั้นพื้นฐาน

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการสร้างเมทริกซ์การกระจายตัวพื้นฐาน:

 p.d. plotting . scatter_matrix (df)

ตัวอย่างที่ 2: เมทริกซ์กระจายสำหรับคอลัมน์เฉพาะ

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการสร้างเมทริกซ์กระจายสำหรับสองคอลัมน์แรกของ DataFrame เท่านั้น:

 p.d. plotting . scatter_matrix (df. iloc [:, 0:2])

ตัวอย่างที่ 3: เมทริกซ์กระจายที่มีสีและช่องแบบกำหนดเอง

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีสร้างเมทริกซ์กระจายด้วยสีที่กำหนดเองและจำนวนกลุ่มเฉพาะสำหรับฮิสโตแกรม:

 p.d. plotting . scatter_matrix (df, color=' red ', hist_kwds={' bins ': 30 , 'color': ' red '})

ตัวอย่างที่ 4: เมทริกซ์การกระจายตัวพร้อมพล็อต KDE

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีสร้างเมทริกซ์การกระจายตัวด้วยพล็อตการประมาณความหนาแน่นของเคอร์เนลตามแนวเส้นทแยงมุมของเมทริกซ์แทนที่จะเป็นฮิสโตแกรม:

 p.d. plotting . scatter_matrix (df, diagonal=' kde ')

คุณสามารถดูเอกสารออนไลน์ฉบับเต็มของฟังก์ชัน scatter_matrix() ได้ที่นี่

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีสร้างแผนภูมิทั่วไปอื่นๆ ใน Python:

วิธีสร้างแผนที่ความร้อนใน Python
วิธีสร้าง Bell Curve ใน Python
วิธีสร้างแผนภูมิ Ogive ใน Python