data_1["类别"]=pred plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['font.family']=['sans-serif'] #利用pairplot对data_1除"表面积","周长","密实度"之外的数据进行散点图矩阵处理 sns.scatterplot_________________________ plt.show()

这是一个使用Python中的seaborn库绘制散点图矩阵的代码。其中，使用了pandas和seaborn库处理数据和可视化数据。代码如下：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import preprocessing
from sklearn import cluster

# 加载数据集
data_1 = pd.read_csv('data.csv')

# 数据预处理，将数据进行标准化
X1_scaled = preprocessing.scale(data_1.iloc[:, :-1])

# 使用KMeans算法对数据进行聚类
kmeans = cluster.KMeans(n_clusters=3)
pred = kmeans.fit_predict(X1_scaled)

# 将预测结果添加到数据集中
data_1["类别"] = pred

# 调整字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']

# 使用pairplot对除"表面积","周长","密实度"之外的数据进行散点图矩阵处理
cols = ['质地', '密度', '含糖率', '类别']
g = sns.pairplot(data_1[cols], hue="类别", palette="husl", diag_kind="kde", markers="+")

# 调整图形
plt.subplots_adjust(top=0.95)
g.fig.suptitle('散点图矩阵（分类）', fontsize=20)
plt.show()

以上代码中，我们使用了pandas和seaborn库来处理和可视化数据。首先，我们使用pandas加载数据集，然后使用sklearn的KMeans算法对数据进行聚类，并将预测结果添加到数据集中。接着，我们调整字体，并使用seaborn的pairplot方法对除"表面积","周长","密实度"之外的数据进行散点图矩阵处理。其中，hue表示分类的依据，palette表示颜色的调色板，diag_kind表示对角线上的图形类型，markers表示图形的标记。最后，我们使用plt.subplots_adjust方法和g.fig.suptitle方法调整图形并添加标题。