from pandas.tools.plotting import scatter_matrix

时间: 2023-12-25 12:05:13 浏览: 153

详解pandas绘制矩阵散点图(scatter_matrix)的方法

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使用散点图矩阵图，可以两两发现特征之间的联系 pd.plotting.scatter_matrix(frame, alpha=0.5, c,figsize=None, ax=None, diagonal='hist', marker='.', density_kwds=None,hist_kwds=None, range_padding=0.05, **kwds) 1、frame，pandas dataframe对象 2、alpha，图像透明度，一般取(0,1] 3、figsize，以英寸为单位的图像大小，一般以元组 (width, height) 形式设置 4、ax，可选一般为none **Pandas绘制矩阵散点图方法详解** 在数据分析过程中，理解不同特征之间的关系至关重要。`pandas`库提供了一个方便的工具——`scatter_matrix`，用于绘制矩阵散点图，帮助我们直观地发现数据集中各特征间的关联性。`scatter_matrix`函数的主要参数及其作用如下： 1. **frame**: 这是必需的参数，应输入一个`pandas DataFrame`对象，包含了你要分析的所有特征。 2. **alpha**: 它用来设定图像的透明度，取值范围在0到1之间（包含0但不包含1）。通常设置为0.5，这样可以同时看到多个重叠的点，而不会完全遮盖住底层的点。 3. **figsize**: 你可以自定义图像的大小，以英寸为单位，通常以(width, height)的元组形式设置，如`(10, 10)`表示一个宽10英寸、高10英寸的图像。 4. **ax**: 用于指定matplotlib的`Axes`对象，如果为`None`，则会自动创建新的`Axes`。在多图绘制时，这个参数可以用来指定子图。 5. **diagonal**: 这个参数决定了对角线上的图形类型，可以选择`'hist'`（直方图）或`'kde'`（核密度估计）。直方图能展示特征的分布情况，而核密度估计则可以更平滑地描绘出分布形状。 6. **marker**: 指定散点图中点的形状，例如`'.'`、`,`、`o`等，Matplotlib提供了多种标记类型供选择。 7. **density_kwds**: 与核密度估计相关的一系列参数，可以通过字典形式传入，比如设置核函数类型、带宽等。 8. **hist_kwds**: 用于直方图的参数，如设置直方图的柱子数量`'bins'`。 9. **range_padding**: 控制图像在x轴和y轴上离原点的距离，留白比例，数值越大，留白空间越大。 10. **kwds**: 其他可用于`scatter_matrix`函数的参数，比如点的大小`s`、颜色`c`等。举例说明，以下是一个使用`scatter_matrix`的实例： ```python import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris import pandas as pd iris = load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris['data'], iris['target'], random_state=0) iris_dataframe = pd.DataFrame(X_train, columns=iris.feature_names) grr = pd.plotting.scatter_matrix(iris_dataframe, c=y_train, figsize=(15, 15), marker='o', hist_kwds={'bins': 20}, s=60, alpha=0.8) plt.show() ``` 在这个例子中，我们使用了`sklearn`中的鸢尾花数据集，将其转化为`DataFrame`对象，并通过`scatter_matrix`绘制了矩阵散点图。参数`c=y_train`指定了每个点的颜色根据`y_train`（鸢尾花类别）决定，`hist_kwds={'bins': 20}`设置了直方图的柱子数量，`s=60`设置了点的大小，`alpha=0.8`设定了透明度。通过这种方式，我们可以清晰地观察到不同特征之间的相关性，比如花瓣长度与花瓣宽度之间的关系可能就比萼片长度与萼片宽度之间的关系更密切。这种分析有助于我们在构建模型时选择最相关的特征，或者在数据预处理阶段进行特征工程。 `pandas`的`scatter_matrix`是一个强大的可视化工具，它结合了散点图和直方图，使我们能够快速理解和探索数据集的多维度特性。对于任何希望深入了解其数据特性的数据科学家或分析师来说，这都是一个值得掌握的技能。

抱歉，该行代码中的"pandas.tools.plotting"已经在新版本的pandas中被弃用。现在，您可以使用"pandas.plotting"来替换它。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 ```

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from pandas.tools.plotting import scatter_matrix

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