详细讲一下 scatter_matrix() 函数
时间: 2023-06-02 12:06:44 浏览: 116
scatter_matrix() 函数是 pandas 库中的一个函数,用于绘制 DataFrame 中的多个变量之间的散点图矩阵。它的输入参数是一个 DataFrame 对象,它会将 DataFrame 中的每一列都当做变量,然后绘制两两变量之间的散点图。矩阵的对角线上通常是每个变量的直方图或密度图。
例如,如果有一个包含 X、Y、Z 三列数据的 DataFrame 对象,那么 scatter_matrix() 函数将会绘制出一个 $3 \times 3$ 的散点图矩阵,其中对角线上是每个变量的直方图或密度图,其它位置展示两两变量之间的散点图。
需要注意的是,scatter_matrix() 函数绘制的矩阵图对于每个变量的最小值和最大值进行了缩放,因此散点图上的点位置和实际值之间可能存在一定的差异。
相关问题
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%"]
[ .reference_list ]
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。