利用pairplot对data_1除"表面积","周长","密实度"之外的数据进行散点图矩阵处理 sns.
时间: 2023-09-10 18:12:41 浏览: 28
下面是利用`pairplot()`函数对`data_1`除了"表面积","周长","密实度"之外的数据进行散点图矩阵处理的代码:
```python
import seaborn as sns
cols = [col for col in data_1.columns if col not in ["表面积", "周长", "密实度"]]
sns.pairplot(data_1[cols])
```
这个代码会生成一个散点图矩阵,其中每个变量都会和其他变量进行两两比较,并且在对角线上显示该变量的直方图。
相关问题
data_1["类别"]=pred plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['font.family']=['sans-serif'] #利用pairplot对data_1除"表面积","周长","密实度"之外的数据进行散点图矩阵处理 sns.scatterplot_________________________ plt.show()
这是一个使用Python中的seaborn库绘制散点图矩阵的代码。其中,使用了pandas和seaborn库处理数据和可视化数据。代码如下:
```python
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import preprocessing
from sklearn import cluster
# 加载数据集
data_1 = pd.read_csv('data.csv')
# 数据预处理,将数据进行标准化
X1_scaled = preprocessing.scale(data_1.iloc[:, :-1])
# 使用KMeans算法对数据进行聚类
kmeans = cluster.KMeans(n_clusters=3)
pred = kmeans.fit_predict(X1_scaled)
# 将预测结果添加到数据集中
data_1["类别"] = pred
# 调整字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
# 使用pairplot对除"表面积","周长","密实度"之外的数据进行散点图矩阵处理
cols = ['质地', '密度', '含糖率', '类别']
g = sns.pairplot(data_1[cols], hue="类别", palette="husl", diag_kind="kde", markers="+")
# 调整图形
plt.subplots_adjust(top=0.95)
g.fig.suptitle('散点图矩阵(分类)', fontsize=20)
plt.show()
```
以上代码中,我们使用了pandas和seaborn库来处理和可视化数据。首先,我们使用pandas加载数据集,然后使用sklearn的KMeans算法对数据进行聚类,并将预测结果添加到数据集中。接着,我们调整字体,并使用seaborn的pairplot方法对除"表面积","周长","密实度"之外的数据进行散点图矩阵处理。其中,hue表示分类的依据,palette表示颜色的调色板,diag_kind表示对角线上的图形类型,markers表示图形的标记。最后,我们使用plt.subplots_adjust方法和g.fig.suptitle方法调整图形并添加标题。
pairplot=sns.pairplot(data,hue='folder')总共有40个品种,在散点图的对角线可以显示出峰值图吗
根据您提供的信息,我们可以做出以下推断:
- `sns.pairplot` 是 Seaborn 库中用于绘制散点图矩阵的函数。
- `data` 是用于绘制散点图矩阵的数据集,其中 `hue='folder'` 表示按照 `folder` 列的取值进行分类绘图。
- 数据集中包含了 40 个品种的数据。
根据这些信息,我们可以得出以下结论:
- 在 `sns.pairplot` 的对角线上,绘制的是每个变量的直方图或密度图,而不是峰值图。
- 对于包含 40 个品种的数据集,绘制散点图矩阵可能会变得非常复杂和混乱,可能不太适合直接观察和分析数据。在这种情况下,您可能需要考虑其他可视化方法或数据处理技术来更好地探索您的数据。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)