pd.plotting.scatter_matrix(df2,diagonal='kde',color='k')

这是一个用于绘制散点矩阵的函数，其中参数 df2 是一个数据框，diagonal='kde' 表示对角线上绘制核密度图，color='k' 表示使用黑色作为散点的颜色。散点矩阵可以用于观察多个变量之间的关系，每个变量在矩阵中占据一行一列，对角线上是每个变量的分布情况，非对角线上则是两个变量之间的散点图。

相关问题

pd.plotting.scatter_matrix中的diagonal

在pd.plotting.scatter_matrix方法中，参数diagonal用于指定对角线上的图表类型。默认情况下，对角线上会显示直方图。如果将diagonal参数设置为'kde'，则对角线上将显示核密度估计图。如果将diagonal参数设置为None，则对角线上不会显示任何图表。你也可以传递一个callable函数作为diagonal参数，以自定义对角线上的图表类型。

pd.plotting.scatter_matrix

pd.plotting.scatter_matrix() 是 pandas 库中的一个函数，用于绘制 DataFrame 的散点图矩阵。它可以将 DataFrame 中的每一对特征之间的散点图都绘制出来，从而帮助我们探索特征之间的关系。例如：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv("data.csv")
pd.plotting.scatter_matrix(data, figsize=(10,10))
plt.show()

这段代码会读取名为 data.csv 的数据集，并绘制一个 10x10 的散点图矩阵。每一行和每一列都代表数据集中的一个特征，而每个散点图则代表这两个特征之间的关系。通过观察散点图的分布情况，我们可以了解特征之间的相关性，从而为后续的数据分析和建模提供参考。