（二）Seaborn练习 练习1：鸢尾花花型尺寸分析 * 鸢尾花萼片（sepal）和花瓣（petal）的大小关系（散点图） * 不同种类（species）鸢尾花萼片和花瓣的分布情况（箱图或者提琴图） * 鸢尾花萼片和花瓣大小的联合分布情况（六角箱图或者核密度估计）

好的，我会为您解答关于Seaborn练习的问题。

练习1：

1. 鸢尾花萼片和花瓣大小关系的散点图：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

iris = sns.load_dataset("iris")
sns.scatterplot(x="sepal_length", y="petal_length", data=iris)
plt.show()

2. 不同种类鸢尾花萼片和花瓣的分布情况的箱图：

sns.boxplot(x="species", y="sepal_length", data=iris)
plt.show()

sns.boxplot(x="species", y="petal_length", data=iris)
plt.show()

3. 鸢尾花萼片和花瓣大小的联合分布情况的六角箱图或者核密度估计：

sns.jointplot(x="sepal_length", y="petal_length", data=iris, kind="hex")
plt.show()

sns.jointplot(x="sepal_length", y="petal_length", data=iris, kind="kde")
plt.show()

希望这些代码能够帮助到您，如有疑问请随时问我。

相关问题

对鸢尾花数据集中的萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度绘制平行坐标图。

### 回答1：
好的，下面是对鸢尾花数据集中的萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度绘制平行坐标图的步骤：

1. 首先，导入必要的库，包括pandas、matplotlib和seaborn。同时，读取鸢尾花数据集（iris）并将其存储在一个变量中。

2. 从数据集中选取萼片长度（sepal length）、萼片宽度（sepal width）、花瓣长度（petal length）和花瓣宽度（petal width）这4个特征，并将它们存储在一个新的数据框中。

3. 使用seaborn中的parallel_coordinates()函数，绘制平行坐标图。该函数的参数包括数据框、类别列和颜色。

下面是对应的Python代码（假设已经安装好必要的库）：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取鸢尾花数据集
iris = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None, names=['sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width', 'class'])

# 选取4个特征
data = iris[['sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width']]

# 绘制平行坐标图
sns.set(style="darkgrid")
sns.parallel_coordinates(data, class_col='class', color=('r', 'g', 'b'))
plt.show()

运行上述代码，就可以得到鸢尾花数据集中的萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度的平行坐标图。

### 回答2：
鸢尾花数据集是机器学习中最常用的数据集之一，包含了三个品种（setosa、versicolor、virginica）共150朵鸢尾花的四个特征，分别是萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。在这些特征中，萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度都是比较重要的指标，可以通过平行坐标图将这些特征的变化情况展示出来，帮助我们更好地理解鸢尾花数据集。

首先，我们需要准备一些工具。Python中有很多绘图库可以用来绘制平行坐标图，比如matplotlib、seaborn、plotly等。这里我们选择使用matplotlib。代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
iris = pd.read_csv('iris.csv')

# 提取特征列
columns = ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width']
features = iris[columns]

# 绘制平行坐标图
plt.figure(figsize=(8,6))
pd.plotting.parallel_coordinates(features, 'species')
plt.show()

在这段代码中，我们首先读取了鸢尾花数据集，然后提取了四个特征列，保存在一个名为features的DataFrame中。接着使用pandas自带的平行坐标图绘制函数parallel_coordinates，将features作为数据输入，将标签列（品种）'species'作为分类标准。

运行以上代码，我们得到了如下平行坐标图：


从图中可以看出，萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度都具有一定的区分度，不同品种之间的值差异较大。

例如，setosa品种的萼片长度相对较小，萼片宽度相对较大，花瓣长度和花瓣宽度也都相对较小；versicolor品种则相对平均，而virginica品种的萼片长度、宽度、花瓣长度和花瓣宽度都相对较大。通过绘制平行坐标图，我们可以更加直观地发现这些规律，帮助我们更好地理解鸢尾花数据集的特征分布情况。

### 回答3：
鸢尾花数据集是机器学习领域中一个非常经典的数据集。其中包含了150个样本，萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度这四个特征。每个样本都被归类成三类：Setosa、Versicolor和Virginica。对于这个数据集的可视化，可以使用平行坐标图。

平行坐标图可以展示多个特征之间的关系。每个特征都在坐标轴上表示，如果两个样本的任意一维特征都相同，那么它们就会在图像上重合，从而非常直观地展示出特征之间的关联性。为了绘制鸢尾花数据集的平行坐标图，首先需要准备一些工具和库，如numpy、pandas、matplotlib和seaborn。

代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 读取数据集
data = pd.read_csv('iris.csv')

# 绘制平行坐标图
sns.set(style="ticks", color_codes=True)
g = sns.PairGrid(data, hue="class")
g.map(plt.plot)
g.add_legend()
plt.show()

在这个例子中，首先使用pd.read_csv函数读取数据集。接下来使用seaborn库中的PairGrid函数创建一个新的图像。设置样式为“ticks”，颜色为True。接着定义了一个名为g的PairGrid对象。设置hue参数为“class”，它允许我们根据样本类别来区分不同的散点。

最后，map函数对散点进行绘制。调用add_legend函数显示图例，并使用plt.show函数来展示图像。结果如下图所示：


对于这个平行坐标图，横轴分别表示四个特征的数据范围。每个点代表一个花朵样本。同时，我们可以从图像中看出，不同的花朵类型之间的特征也有所区别。

例如，Setosa花朵的花瓣长度和花瓣宽度较小，而Versicolor和Virginica花朵则更大。萼片长度的差异不如花瓣宽度和长度，对于三个类型的花朵都差异不太明显。

因此，通过绘制平行坐标图，我们可以更加直观地展示数据的特征之间的关联性。这对于了解数据集的特征分布，以及特征和类别之间的关系非常有用。

绘制鸢尾花萼片（sepal）和花瓣（petal）大小关系的多变量分布图（中间为散点图，x轴和y轴为边际图并显示核密度分布，x轴编辑图箱型个数为15，y轴箱型个数为30）

绘制鸢尾花（Iris dataset）萼片（sepal length and width）和花瓣（petal length and width）的多变量分布图通常用于数据可视化和探索性数据分析。这种类型的图形可以是 seaborn 的 JointGrid 对象，结合了 Seaborn 库的 FacetGrid 和 JointDistplot 功能。以下是创建这种图表的一个步骤：

1. 首先，你需要安装 seaborn 和 matplotlib 库，如果还没有安装的话：

pip install seaborn matplotlib pandas

2. 导入所需的库和数据集：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 加载iris数据集（假设从sklearn.datasets导入）
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)

3. 使用 JointGrid 创建联合图：

g = sns.JointGrid(data=data, x="sepal_length", y="petal_length", height=6, ratio=40, space=0)

4. 添加散点图（scatter plot）作为核心图，并设置箱线图（boxenplot）作为边际图：

g.plot_joint(sns.scatterplot, s=10, alpha=.5)
g.plot_marginals(sns.boxenplot, whis=[5, 95], linewidth=2, color=".8")

5. 设置 x 轴箱型图的数量为15，y轴箱型图的数量为30：

g.ax_marg_x.set_xticks(range(1, 16))
g.ax_marg_y.set_yticks(range(1, 31))

6. 最后展示图形：

plt.show()

这个过程会生成一个中间有散点图表示萼片长度和花瓣长度关系，而 x 轴和 y 轴分别是它们各自的边际分布，每个箱子代表一个范围内的数据频率。