from pandas.tools.plotting import scatter_matrix
时间: 2023-12-25 08:05:13 浏览: 27
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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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。
#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
这个错误是因为在你的代码中没有定义 `colors` 这个变量。你需要先定义 `colors` 变量,然后才能在 `scatter_matrix` 函数中使用它。你可以使用以下代码来定义 `colors` 变量:
```
colors = {
0: 'red',
1: 'blue',
2: 'green'
}
```
这个代码将 `colors` 定义为一个字典,其中键是簇的编号,值是相应的颜色。你可以根据需要修改这个字典以使用不同的颜色。然后,你可以将 `colors` 变量作为 `scatter_matrix` 函数的参数,就像你在代码中所做的那样。
完整的代码如下:
```
from pandas.plotting import scatter_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
colors = {
0: 'red',
1: 'blue',
2: 'green'
}
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()
```