scatter_matrix

scatter_matrix函数是Pandas中用于创建散点图矩阵的函数。它可以通过绘制不同特征之间的散点图，帮助我们发现特征之间的关系。该函数的原型为scatter_matrix(frame, alpha=0.5, figsize=None, ax=None, diagonal='hist', marker='.', density_kwds=None, hist_kwds=None, range_padding=0.05, **kwds)。

scatter_matrix函数的参数包括：
1. frame：一个Pandas的DataFrame对象，包含要绘制散点图的数据。
2. alpha：图像的透明度，取值范围为(0,1]。
3. figsize：图像的大小，以英寸为单位，一般以元组 (width, height) 的形式设置。
4. ax：图像的坐标轴对象，可选参数。
5. diagonal：必须且只能在{'hist', 'kde'}中选择一个，'hist'表示绘制直方图，'kde'表示绘制核密度估计曲线。
6. marker：Matplotlib可用的标记类型，如'.'，','，'o'等。
7. density_kwds：与核密度估计相关的字典参数。
8. hist_kwds：与直方图相关的字典参数。
9. range_padding：图像在x轴、y轴原点附近的留白(padding)，该值越大，留白距离越大，图像离坐标原点越远。
10. kwds：与scatter_matrix函数本身相关的字典参数。
11. c：散点图的颜色。

通过调用scatter_matrix函数，并传入相应的参数，我们可以创建一个散点图矩阵来展示不同特征之间的关系。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [pandas库scatter_matrix绘图可视化参数详解](https://blog.csdn.net/wangxingfan316/article/details/80033557)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [散布矩阵(scatter_matrix)及相关系数(correlation coefficients)实例分析](https://blog.csdn.net/hurry0808/article/details/78573585)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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