pandas.plotting.scatter_matrix

时间: 2023-04-30 15:04:24 浏览: 95
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详解pandas绘制矩阵散点图(scatter_matrix)的方法

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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。
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plot_scatter.m

plot_scatter.m

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

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： python ...

举例说明pd.plotting.scatter_matrix的运用格式

pd.plotting.scatter_matrix是pandas库中的一个绘图函数，用于绘制数据框中各个数值型变量两两之间的散点图矩阵。它可以帮助我们在一个图表中同时展示多个变量之间的关系，以便于观察变量之间的分布、相关性等信息。...

#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

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', '...

#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

from pandas.plotting import scatter_matrix import matplotlib.pyplot as plt colors = { 0: 'red', 1: 'blue', } color_values = df["cluster2"].apply(lambda x: colors[x]) pd.plotting.scatter_...

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() ...

pandas scatter_matrix

pd.plotting.scatter_matrix(iris, alpha=0.2, figsize=(8, 8), diagonal='hist') plt.show() 上述代码读取了一个名为“iris.csv”的数据集，并绘制了它的散点图矩阵。其中，alpha参数控制点的透明度，...

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...

module 'pandas' has no attribute 'scatter_matrix'

然而，在Pandas 0.25版本之后，该函数已被弃用，并被替换为plotting.scatter_matrix函数\[2\]。 根据引用\[3\]的信息，现在的Pandas的scatter_matrix用法已经发生了变化。在使用时，需要加上plotting，即pandas....

AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'scatter_matrix'

这个错误通常表示你使用了 pandas 库中不存在的函数 scatter_matrix()， 该函数在 pandas 版本 0.22.0 中被弃用。 如果你正在使用旧版本的 pandas，可以考虑升级到最新版本。或者，你可以使用 matplotlib...

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...

scatter_matrix不显示图形

scatter_matrix()函数是pandas.plotting模块中的函数，它可以用于绘制数据集中每对变量之间的散点图。如果在使用该函数时没有显示图形，通常有以下几种可能的原因： 1. 没有导入必要的库：在使用scatter_...

name 'scatter_matrix' is not defined

在这种情况下，您需要确保已经导入了包含scatter_matrix函数的pandas.plotting模块。您可以使用以下代码导入该模块： import pandas.plotting as pdplt 如果您已经导入了该模块并仍然遇到此错误，请检查您...

对于Spotify数据集,选取 200 条数据项，利用 pandas 中的 scatter_matrix 函数，将['danceability','speechiness',tempo,'valence']中特 征之间的分布关系展示出来

scatter_matrix = pd.plotting.scatter_matrix(spotify_data[features], figsize=(10, 10)) # 展示散点矩阵 plt.show() 这段代码首先加载了Spotify数据集，并从中选取了200条数据项。然后，它选取了需要展示的...

NameError: name 'scatter_matrix' is not defined

在这种情况下，很可能是因为没有正确导入pandas库中的plotting模块。请确保在代码中包含以下导入语句： python import pandas as pd import pandas.plotting as pdplt 然后，您可以使用pdplt.scatter_...
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