平行坐标图鸢尾花python

平行坐标图是一种常用于可视化多维数据的图表类型，它可以同时展示多个特征之间的关系。在Python中，你可以使用matplotlib库和pandas库来创建平行坐标图，并使用seaborn库来增强可视化效果。

下面是使用Python创建平行坐标图的步骤：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

2. 加载数据集：

# 假设你的数据集名为iris.csv
data = pd.read_csv('iris.csv')

3. 创建平行坐标图：

# 设置图表大小
plt.figure(figsize=(10, 6))

# 绘制平行坐标图
sns.parallel_coordinates(data, class_column='species')

# 添加标题和标签
plt.title('Parallel Coordinates Plot - Iris Dataset')
plt.xlabel('Features')
plt.ylabel('Values')

# 显示图表
plt.show()

在上述代码中，我们假设数据集的文件名为iris.csv，其中包含了鸢尾花的特征数据。通过调用`parallel_coordinates`函数，我们可以将数据集中的特征绘制在平行坐标图上。`class_column`参数用于指定数据集中表示类别的列名。

相关问题

对鸢尾花数据集中的萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度绘制平行坐标图。 语言：python 可以使用附件中的数据也可以是使用Python提供的数据 要求提交程序和输出的平行坐标图 输出的平行坐标图要加上标题，标题为：学号-姓名

在Python中，我们可以使用`matplotlib`库中的` ParallelCoordinates`函数来绘制平行坐标图，这里我们假设你已经有了一个鸢尾花数据集，例如使用Iris数据集，它通常包含四个特征：萼片长度（sepal length）、萼片宽度（sepal width）、花瓣长度（petal length）和花瓣宽度（petal width）。你可以使用`pandas`库读取数据，并将其转换成适合`ParallelCoordinates`的数据格式。

首先，确保已安装所需的库：

pip install matplotlib pandas sklearn

然后，可以使用以下代码绘制平行坐标图：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)

# 创建一个学号-姓名对应的数据字典，这里假设是硬编码的简单示例
student_data = {
    '01': 'Alice', '02': 'Bob', '03': 'Charlie',
    # ... 更多学生的数据
}

# 使用学号作为索引并添加姓名列
df_students = df.set_index('Name')
df_students['Student'] = [student_data[i] for i in df_students.index]

# 绘制平行坐标图
plt.figure(figsize=(10, 8))
ax = df_students.plot(kind='parallel_coordinates', color='tab20', alpha=0.7)
ax.set_title("学号-姓名: 鸢尾花数据集特征分布", fontsize=16)
plt.show()

这个代码将生成一个平行坐标图，每个轴代表一个特征，点的颜色表示学生，点的行则表示数据点在各个维度上的值。记得替换`student_data`部分为你实际的学生信息。

Python平行坐标图

Python平行坐标图可以使用pandas和matplotlib库来实现。在绘制平行坐标图之前，需要导入相关的库和数据。以下是三个示例代码，可以根据需要选择其中一个来使用。

示例代码1：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns
from pandas.plotting import parallel_coordinates

data = sns.load_dataset('iris')

fig, axes = plt.subplots()
parallel_coordinates(data, 'species', ax=axes)

fig.savefig('parallel.png')

这段代码使用了pandas和seaborn库来加载鸢尾花数据集，并使用parallel_coordinates函数绘制平行坐标图。图像保存在parallel.png文件中。

示例代码2：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from pandas.tools.plotting import parallel_coordinates

data = pd.read_csv('E:/ProgramData/Anaconda3/pkgs/pandas-0.23.0-py36h830ac7b_0/Lib/site-packages/pandas/tests/data/iris.csv')
data_1 = data\[\['Name', 'SepalLength', 'SepalWidth', 'PetalLength', 'PetalWidth'\]\]

parallel_coordinates(data_1, 'Name')
plt.legend(loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5, -0.1), ncol=3, fancybox=True, shadow=True)
plt.show()

这段代码使用了pandas库来读取鸢尾花数据集，并选择了需要绘制的特征列。然后使用parallel_coordinates函数绘制平行坐标图，并添加图例。

示例代码3：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('data.csv')

fig = plt.figure(figsize=(10, 5))
pd.plotting.parallel_coordinates(data, class_column='class', colormap='viridis', linewidth=2)

plt.title('平行坐标图', fontsize=16)
plt.xlabel('特征')
plt.ylabel('特征值')
plt.show()

这段代码使用了pandas库来读取数据，并使用pd.plotting.parallel_coordinates函数绘制平行坐标图。还可以设置标题、x轴和y轴标签。

以上是三个示例代码，你可以根据自己的需求选择其中一个来绘制Python平行坐标图。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python核心编程：Python实现平行坐标图的绘制(plotly)方式](https://blog.csdn.net/haoxun03/article/details/104270650)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [python数据可视化案例——平行坐标系(使用pyecharts或pandas)](https://blog.csdn.net/qq_40875849/article/details/104368918)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [用 Python 实现的平行坐标图](https://blog.csdn.net/update7/article/details/131356580)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]