学会画 pairplot 图
编辑日期: 2024-11-28 文章阅读: 次
@author jackzhenguo
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@tag
@version
@date 2020/02/20
学会画 pairplot 图
seaborn 绘图库，基于 matplotlib 开发，提供更高层绘图接口。
学习使用 seaborn 绘制 pairplot 图
pairplot 图能直观的反映出两两特征间的关系，帮助我们对数据集建立初步印象，更好的完成分类和聚类任务。
使用 skearn 导入经典的 Iris 数据集，共有 150 条记录，4 个特征，target 有三种不同值。如下所示：
sepal_length sepal_width petal_length petal_width species
0 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
1 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
2 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
3 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
4 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
.. ... ... ... ... ...
145 6.7 3.0 5.2 2.3 virginica
146 6.3 2.5 5.0 1.9 virginica
147 6.5 3.0 5.2 2.0 virginica
148 6.2 3.4 5.4 2.3 virginica
149 5.9 3.0 5.1 1.8 virginica
使用 seaborn 绘制 sepal_length, petal_length 两个特征间的关系矩阵：
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn import tree
sns.set(style="ticks")
df02 = df.iloc[:,[0,2,4]] # 选择一对特征
sns.pairplot(df02)
plt.show()
设置颜色多显：
sns.pairplot(df02, hue="species")
plt.show()
绘制所有特征散点矩阵：
sns.pairplot(df, hue="species")
plt.show()
