Метод Pairplot позволяет пользователям визуализировать осевую матрицу. Каждый числовой элемент в наборе данных распределяется по оси x и оси y в формате «столбец за столбцом» или «строка за строкой». Мы могли бы сделать множество графиков, чтобы показать попарные связи и график распределения, который показывает распределение значений в потоке перпендикулярно. Мы будем использовать метод pairplot(), чтобы выделить набор параметров или отобразить несколько категорий атрибутов в столбцах и строках. В этой редакционной статье мы обсудим, как рисовать парные графики в Seaborn.
Пример 1
Мы можем увидеть, как создать макет парного графика. Он основан на наборе данных о цветении ириса. Данные включают значения нескольких цветов. Поскольку значения и цветки обеспечивают эффективный метод идентификации категорий, эта выборка данных часто используется для распознавания образов. Информация нанесена на матрицу. Будет создан график 4 × 4, так как есть четыре переменных. Код для создания парного графика в Seaborn прикреплен к прилагаемому изображению:
Во-первых, мы представили два заголовочных файла. Seaborn будет представлен как sns, а заголовочный файл matplotlib.pyplot будет импортирован как plt. Затем мы использовали функцию из модуля Seaborn. Функция set() применяется для указания стиля и цвета графика, поэтому здесь мы установили значения «size» и «color_codes» в «галочки» и «True» соответственно.
На следующем шаге мы используем функцию Seaborn load_dataset() файла заголовка. Эта функция извлекает кадр данных радужной оболочки и сохраняет этот набор данных в переменной «df». Теперь для рисования парных графиков применяется методpairplot(). Эта функция содержит набор данных в качестве аргумента. Наконец, метод plt.show() представляет график.
Пример 2
В этом случае мы добавим параметр «оттенок» в функцию pairplot(). Код для создания парного графика в Seaborn прикреплен к прилагаемому изображению:
В начале программы нам нужно импортировать несколько значимых библиотек, таких как matplotlib.pyplot и Seaborn. matplotlib.pyplot содержит набор методов, которые позволяют matplotlib вести себя аналогично MATLAB. Каждый метод pyplot изменяет визуальный элемент в определенном аспекте. Seaborn — это визуальный аналитический пакет на основе matplotlib. Он имеет слегка расширенную структуру для разработки визуально приятных и поучительных визуальных статистических данных.
На следующем шаге нам нужно указать некоторые атрибуты фигуры, поэтому мы применяем метод set() фреймворка Seaborn. В рамках этой функции мы задали планировку и оттенок сюжета. Наряду с этим мы использовали метод load_data() для получения встроенного набора данных. Эта функция включена в библиотеку Seaborn.
Мы собираемся рисовать парные графики, поэтому мы вызвали метод pairplot(). В качестве параметра этой функции мы вставляем дополнительную переменную «оттенок». В конце применяется метод plt.show() для отображения результирующих парных графиков.
Пример 3
Мы будем использовать разные цветовые схемы, используя аргумент «палитра» методаpairplot(). Код для создания парного графика в Seaborn прикреплен к прилагаемому изображению:
Здесь мы включим библиотеки «sns» и «plt». «sns» будет импортирован пакетом Seaborn, а «plt» будет импортирован пакетом matplotlib.pyplot. Мы применили функцию set() для настройки стиля и цвета требуемого графика. Эта функция взята из заголовочного файла Seaborn. Затем мы загрузим фрейм данных цветка «ириса», поэтому мы вызвали метод load_dataset() модуля Seaborn.
На следующем шаге мы использовали метод pairplot() для изображения парного графика. Эта функция содержит три аргумента: набор данных, оттенок и палитра. Мы установили значение параметра «палитра» как «husl». Наконец, следующий график будет проиллюстрирован применением функции plt.show():
Пример 4
Мы будем предоставлять аргумент «маркер» всякий раз, когда мы хотим показать разные символы на парном графике. Код для создания парного графика в Seaborn прикреплен к прилагаемому изображению:
Затем мы импортируем необходимые заголовочные файлы Seaborn и matplotlib.pyplot. Мы вызывали функцию set(), чтобы указать некоторые функции, такие как стиль и color_code графика. Мы хотим получить набор данных о цветке «ирис». Таким образом, мы использовали метод load_dataset(). Обе эти функции set() и load_dataset() будут включены в структуру Seaborn. Мы применили методpairplot() для рисования парных графиков. В этом методе задействованы три атрибута.
В функции pairplot() мы можем определить значение «оттенка» и маркеры, которые мы хотим нарисовать на графике. В этом случае мы указываем три маркера. Затем график будет виден с помощью метода plt.show().
Пример 5
В этом случае мы будем использовать KDE (оценка плотности ядра) в виде парных графиков. Код для создания парного графика в Seaborn прикреплен к прилагаемому изображению:
Пакеты Seaborn и matplotlib.pyplot будут интегрированы. Мы использовали функцию set() модуля Seaborn. В качестве аргумента функции мы предоставили оформление и раскраску графика.
Теперь давайте вызовем функцию load_dataset() для получения данных о цветке «ириса». Накопленные данные будут сохранены в переменной «data». Парный график будет создан с помощью функцииpairplot(). Этот метод находится в пакете Seaborn. Мы хотим нарисовать парные графики графа KDE, поэтому мы присвоили значение «kde» параметру «kind». Наконец, мы вызвали метод plt.show() для отображения графика.
Заключение
В этой статье мы обсудили, как создавать парные графики с помощью библиотеки Seaborn. Мы также видели множество случаев, связанных с этой темой. В данных парный график отображает парные взаимодействия. Метод pairplot() вычисляет матрицу осей, в которой каждый элемент набора данных распределяется вместе с определенным шаблоном и линией на осях. Парные графики могут быть проиллюстрированы несколькими различными способами.
