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

时间: 2023-12-31 18:03:22 浏览: 170
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详解pandas绘制矩阵散点图(scatter_matrix)的方法

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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。
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pd.plotting.scatter_matrix中的diagonal

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pd.plotting.scatter_matrix的运用格式

scatter_matrix函数的使用格式为：pd.plotting.scatter_matrix(frame, alpha=1., figsize=None, ax=None, grid=False, diagonal='hist', marker='.', density_kwds=None, hist_kwds=None, range_padding=.05, **...

举例说明pd.plotting.scatter_matrix的运用格式

pd.plotting.scatter_matrix的运用格式为：pd.plotting.scatter_matrix(data, alpha=.2, figsize=None, ax=None, grid=False, diagonal='hist', marker='.', density_kwds=None, hist_kwds=None, range_padding=.05,...

def scatter(self): self.scatter_frame = Frame(self.init_window_name) # 创建一个竖直滚动条 scrollbar = Scrollbar(self.scatter_frame, orient=tk.VERTICAL) scrollbar.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y) self.scatter_frame.place(x=10, y=460, width=750, height=310) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) pd.plotting.scatter_matrix(self.df,alpha = 0.3,figsize = (10,10),grid = True,ax = ax) self.scatter_view = FigureCanvasTkAgg(fig,master = self.scatter_frame) self.scatter_view.draw() self.scatter_view.get_tk_widget().pack(side=tk.TOP, fill=tk.BOTH, expand=1) # 将滚动条绑定到FigureCanvasTkAgg上 self.scatter_view.configure(yscrollcommand=scrollbar.set) scrollbar.config(command=self.scatter_view.yview)我想在self.scatter_view画布上加一个滚轮，让图片不要被压缩显示，怎么改代码？

pd.plotting.scatter_matrix(self.df,alpha = 0.3,figsize = (10,10),grid = True,ax = ax) # 将resize设置为True self.scatter_view = FigureCanvasTkAgg(fig,master = self.scatter_frame, resize=True) ...

我想把我画的pd.plotting.scatter_matrix放入tkinter窗口的frame框架

好的，可以通过以下步骤将 pd.plotting.scatter_matrix 放入 Tkinter 窗口的 Frame 框架中： 1. 首先需要将 pd.plotting.scatter_matrix 转换成 matplotlib 中的 Figure 对象，可以使用 plt.figure() ...

#2簇 from pandas.plotting import scatter_matrix colors = { 0: 'red', 1: 'blue', } pd.plotting.scatter_matrix(df[['商品产地', '香调', '净含量', '价格', '评价']], s=100, alpha=1, c=colors[df["cluster2"]], figsize=(10,10)) plt.suptitle("With 2 centroids initialized") plt.show()这段代码报错如下：'Series' objects are mutable, thus they cannot be hashed

pd.plotting.scatter_matrix(df[['商品产地', '香调', '净含量', '价格', '评价']], s=100, alpha=1, c=color_values, figsize=(10,10)) plt.suptitle("With 2 centroids initialized") plt.show() 在这个...

#2簇 from pandas.plotting import scatter_matrix pd.plotting.scatter_matrix(df[['商品产地', '香调', '净含量', '价格', '评价']], s=100, alpha=1, c=colors[df["cluster2"]], figsize=(10,10)) plt.suptitle("With 2 centroids initialized") plt.show()这段代码报错如下：name 'colors' is not defined

pd.plotting.scatter_matrix(df[['商品产地', '香调', '净含量', '价格', '评价']], s=100, alpha=1, c=colors[df["cluster2"]], figsize=(10,10)) plt.suptitle("With 2 centroids initialized") plt.show()

from pandas.tools.plotting import scatter_matrix

抱歉，该行代码中的"pandas.tools.plotting"已经在新版本的pandas...另外，"scatter_matrix"也已经被移动到"pandas.plotting"模块中。因此，您可以使用以下代码： from pandas.plotting import scatter_matrix

pandas.plotting.scatter_matrix

pandas.plotting.scatter_matrix指的是Pandas的绘图函数之一，用于创建散点矩阵图，可以展示多个变量之间的关系，即对数据集中每两个变量绘制散点图，同时在对角线上显示每个变量的直方图。

import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn import metrics beer=pd.read_csv('data.txt',encoding='gbk',sep='') X=beer[["calories","sodium","alcohol","cost"]] km=KMeans(n_clusters=3).fit(X) beer['cluster']=km.labels_ centers=km.cluster_centers_ plt.rcParams['font.size']=14 colors=np.array(['red','green','blue','yellow']) plt.scatter(beer["calories"], beer["alcohol"], c=colors[beer["cluster"]]) plt.scatter(centers[:,0], centers[:,2], linewidths=3,marker='+',s=300,c='black') plt.xlabel("Calories") plt.ylable("Alcohol") plt.suptitle("Calories and Alcohol") pd.plotting.scatter_matrix(beer[["calories", "sodium","alcohol","cost"]],s=100,alpha=1,c=colors[beer["cluster"]],figsize=(10,10)) plt.suptitle("original data") scaler=StandardScaler() X_scaled=scaler.fit_transform(X) km=KMeans(n_clusters=3).fit(X_scaled) beer["scaled_cluster"]=km.labels_ centers=km.cluster_centers_ pd.plotting.scatter_matrix(X, c=colors[beer.scaled_cluster],alpha=1,figsize=(10,10),s=100) plt.suptitle("standard data") score_scaled=metrics.silhouette_score(X, beer.scaled_cluster) score=metrics.silhouette_score(X, beer.cluster) print("得分为",score_scaled,score) scores=[] for k in range(2,20): labels=KMeans(n_clusters=k).fit(X).labels_ score=metrics.silhouette_score(X, labels) scores.append(score) for i in range(len(scores)): print((i+2,scores[i])) print(max(scores[i])) plt.figure() plt.plot(list(range(2,20)), scores,"ro") plt.xlabel("Number of Clusters Initialized") plt.ylabel("Sihouette Score") plt.suptitle("K parameter optimize") plt.show() scores=[] for k in range(2,20): labels=KMeans(n_clusters=k).fit(X_scaled).labels_ score=metrics.silhouette_score(X_scaled, labels) scores.append(score) for i in range(len(scores)): print((i+2,scores[i]))

接下来，使用pd.plotting.scatter_matrix()函数绘制了原始数据中四个特征（卡路里，钠，酒精含量和成本）两两之间的散点图，并根据聚类结果对数据点进行了着色。 然后，使用StandardScaler对数据进行标准化处理...

from pandas.plotting import parallel_coordinates km=KMeans(n_clusters=2,random_state=10) km.fit(del_df) centers=km.labels_ customer=pd.DataFrame({'0':centers[0],"1":centers[1]}).T customer.columns=del_df.keys() df_median=pd.DataFrame({'2':del_df.median()}).T customer=pd.concat([customer,df_median]) customer["category"]=["customer_1","customer_2","median"] plt.figure(figsize=(12,6)) parallel_coordinates(customer,"category",color=('red','blue','black')) plt.xticks(rotation=15) plt.show() del_df['category']=labels del_df['category']=np.where(del_df.category == 0,'customer_1','customer_2') customer=pd.DataFrame({'0':centers[0],"1":centers[1]}).T customer['category'] = ['customer_1_center',"customer_2_center"] customer.columns=del_df.keys() del_df=pd.concat([del_df,customer]) #对6 类产品每年消费水平进行绘制图像 df_new = del_df[['Fresh','Milk','Grocery','Frozen','Detergents_Paper','Delicassen','category']] plt.figure(figsize=(18,6)) parallel_coordinates(df_new,"category",color=('red','blue','Magenta','RoyalBlue')) plt.xticks(rotation= 15) plt.show报错ValueError: If using all scalar values, you must pass an index()

customer=pd.DataFrame({'0':centers[0],"1":centers[1]}).T customer.columns=del_df.keys() df_median=pd.DataFrame({'2':del_df.median()}).T customer=pd.concat([customer,df_median]) customer["category"]=[...

from bokeh.io import output_notebook, show from bokeh.plotting import figure output_notebook() import scipy.special from bokeh.layouts import gridplot from bokeh.plotting import figure, show, output_file p = figure(title="charges分布",tools="save", background_fill_color="#E8DDCB") hist, edges = np.histogram(data.charges) p.quad(top=hist, bottom=0, left=edges[:-1], right=edges[1:], fill_color="#036564", line_color="#033649") p.xaxis.axis_label = 'x' p.yaxis.axis_label = 'Pr(x)' show(p)

这段代码使用了Bokeh库来创建一个直方图，显示数据集中的"charges"列的分布情况。 首先，使用from语句导入了需要的库，包括Bokeh、numpy和scipy.special。然后，调用output_notebook()方法将图形输出到...

import tensorflow as tf class BaseAttention(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, **kwargs): super().__init__() self.mha = tf.keras.layers.MultiHeadAttention(**kwargs) self.layernorm = tf.keras.layers.LayerNormalization() self.add = tf.keras.layers.Add() class CrossAttention(BaseAttention): def call(self, x, context): attn_output, attn_scores = self.mha( query=x, key=context, value=context, return_attention_scores=True) # Cache the attention scores for plotting later. self.last_attn_scores = attn_scores x = self.add([x, attn_output]) x = self.layernorm(x) return x, attn_scores class GlobalSelfAttention(BaseAttention): def call(self, x): attn_output, attn_scores = self.mha( query=x, value=x, key=x, return_attention_scores=True) # Cache the attention scores for plotting later. self.last_attn_scores = attn_scores x = self.add([x, attn_output]) x = self.layernorm(x) return x, attn_scores

这段代码定义了两个自注意力机制的子类：CrossAttention 和 GlobalSelfAttention。这两个子类都继承了一个基础的注意力层 BaseAttention。 BaseAttention 类中定义了注意力层的基本结构。...

from mlxtend.plotting import plot_confusion_matrix

这是一个用于绘制混淆矩阵的函数...使用 mlxtend.plotting.plot_confusion_matrix() 函数可以将混淆矩阵可视化，以便更直观地了解分类模型的性能。该函数需要传入混淆矩阵和类别标签等参数，具体用法可以参考官方文档。

fig = px.scatter_matrix(train_public, dimensions=["del_in_18month", "known_outstanding_loan", "known_dero", "pub_dero_bankrup"], color="isDefault") fig.show() 改为matplotlib.pyplot下画出来的图

pd.plotting.scatter_matrix(train_public[["del_in_18month", "known_outstanding_loan", "known_dero", "pub_dero_bankrup"]], c=train_public["isDefault"], figsize=(10,10)) # 设置横纵坐标轴标签 plt.xlabel...

如何将下面的代码结果保存到csv里？ from feat.detector import Detector detector = Detector( face_model="retinaface", landmark_model="mobilefacenet", au_model='xgb', emotion_model="resmasknet", facepose_model="img2pose", ) from feat.utils.io import get_test_data_path from feat.plotting import imshow import os test_data_dir = get_test_data_path() single_face_img_path = os.path.join(test_data_dir, "single_face.jpg") imshow(single_face_img_path) single_face_prediction = detector.detect_image(single_face_img_path) single_face_prediction

可以使用 Python 的 csv 模块将结果保存到 CSV 文件中。具体步骤如下： 1. 导入 csv 模块 2. 创建一个 csv 文件，可以使用 Python 的 open() 函数 3. 创建一个 csv.writer 对象，用于将数据写入 CSV 文件中 ...

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