scatter_matrix不显示图形

`scatter_matrix()`函数是`pandas.plotting`模块中的函数，它可以用于绘制数据集中每对变量之间的散点图。如果在使用该函数时没有显示图形，通常有以下几种可能的原因：

1. 没有导入必要的库：在使用`scatter_matrix()`函数之前，需要确保已经导入了必要的库，例如`pandas`、`numpy`和`matplotlib.pyplot`。

2. 没有设置Jupyter Notebook的显示模式：如果在Jupyter Notebook中使用`scatter_matrix()`函数，需要确保已经设置了正确的显示模式。可以通过在Notebook中添加以下代码来设置显示模式：

%matplotlib inline

3. 数据集中存在缺失值或非数值数据：`scatter_matrix()`函数只能处理数值型数据。如果数据集中存在缺失值或非数值数据，将会导致绘图失败。

4. 数据集中存在过多的变量：如果数据集中存在过多的变量，`scatter_matrix()`函数可能会导致图形过于拥挤，无法正常显示。此时可以尝试选择部分变量进行绘图，或者使用其他可视化方法。

如果以上方法都不能解决问题，可能需要进一步检查代码或数据集是否存在其他问题。

相关问题

pandas scatter_matrix

`scatter_matrix`是pandas中的一个函数，用于绘制数据集中每个数值变量两两之间的散点图。可以通过调整参数来控制散点图的样式和布局，比如设置颜色、尺寸、标签等。

下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
iris = pd.read_csv('iris.csv')

# 绘制散点图矩阵
pd.plotting.scatter_matrix(iris, alpha=0.2, figsize=(8, 8), diagonal='hist')
plt.show()

上述代码读取了一个名为“iris.csv”的数据集，并绘制了它的散点图矩阵。其中，`alpha`参数控制点的透明度，`figsize`参数控制图形的大小，`diagonal`参数控制对角线上的直方图显示方式。

注意，`scatter_matrix`函数需要matplotlib库的支持，因此需要先导入matplotlib库。

pd.scatter_matrix

pd.scatter_matrix是pandas库中的一个函数，用于绘制数据集中各个数值型变量之间的散点图矩阵。它可以帮助我们直观地了解变量之间的关系和分布情况。

使用pd.scatter_matrix函数，你可以传入一个DataFrame作为参数，然后它会自动计算数据集中所有数值型变量之间的相关性，并绘制出相应的散点图矩阵。

这个函数的使用方法如下：

pd.scatter_matrix(data, alpha=0.2, figsize=(6, 6), diagonal='kde')

其中，data是要绘制散点图矩阵的DataFrame；alpha是散点图的透明度，默认为0.2；figsize是图像的大小，默认为(6, 6)；diagonal表示对角线上的图形类型，默认为'kde'，即核密度估计图。

这样，你就可以通过观察散点图矩阵来了解数据集中各个变量之间的关系和分布情况了。