Scatter matrix
时间: 2023-10-31 20:05:20 浏览: 49
Scatter matrix(散布矩阵)也称为散点矩阵或协方差矩阵,是用于描述多个变量之间关系的一种矩阵。它是对数据集进行主成分分析(PCA)时需要计算的一种矩阵,它描述了数据集中不同变量之间的协方差关系,可以用于评估数据集的线性相关性。
在统计学中,Scatter matrix 可以用于计算协方差矩阵和相关矩阵,它通常作为 PCA 的输入,用于确定数据集的主成分。散布矩阵可以用于分析数据集中不同变量之间的关系,进而确定它们之间的相关性和重要性。
相关问题
scatter matrix
散布矩阵(scatter matrix)是用于可视化多个变量之间关系的一种图形方法。在Pandas中,有两个函数可以生成散布矩阵。首先是scatter_matrix函数,其函数原型为def scatter_matrix(frame, alpha=0.5, figsize=None, ax=None, diagonal='hist', marker='.', density_kwds=None,hist_kwds=None, range_padding=0.05, **kwds) 。这个函数可以接受一个Pandas的DataFrame对象作为输入,然后生成该DataFrame中各个变量之间的散布图。
其次是pd.plotting.scatter_matrix函数,其函数原型为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) 。这个函数也可以接受一个Pandas的DataFrame对象作为输入,然后生成该DataFrame中各个变量之间的散布图。
散布矩阵图可以帮助我们观察多个变量之间的相关性和分布情况。通过散布矩阵,我们可以看到变量之间的线性关系、非线性关系、离群点等信息,从而更好地理解数据集的特征和结构。通过设置不同的参数,我们可以对散布矩阵进行个性化的定制,以适应不同的数据分析需求。
scatter_matrix
scatter_matrix函数是Pandas中用于创建散点图矩阵的函数。它可以通过绘制不同特征之间的散点图,帮助我们发现特征之间的关系。该函数的原型为scatter_matrix(frame, alpha=0.5, figsize=None, ax=None, diagonal='hist', marker='.', density_kwds=None, hist_kwds=None, range_padding=0.05, **kwds)。
scatter_matrix函数的参数包括:
1. frame:一个Pandas的DataFrame对象,包含要绘制散点图的数据。
2. alpha:图像的透明度,取值范围为(0,1]。
3. figsize:图像的大小,以英寸为单位,一般以元组 (width, height) 的形式设置。
4. ax:图像的坐标轴对象,可选参数。
5. diagonal:必须且只能在{'hist', 'kde'}中选择一个,'hist'表示绘制直方图,'kde'表示绘制核密度估计曲线。
6. marker:Matplotlib可用的标记类型,如'.',',','o'等。
7. density_kwds:与核密度估计相关的字典参数。
8. hist_kwds:与直方图相关的字典参数。
9. range_padding:图像在x轴、y轴原点附近的留白(padding),该值越大,留白距离越大,图像离坐标原点越远。
10. kwds:与scatter_matrix函数本身相关的字典参数。
11. c:散点图的颜色。
通过调用scatter_matrix函数,并传入相应的参数,我们可以创建一个散点图矩阵来展示不同特征之间的关系。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [pandas库scatter_matrix绘图可视化参数详解](https://blog.csdn.net/wangxingfan316/article/details/80033557)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [散布矩阵(scatter_matrix)及相关系数(correlation coefficients)实例分析](https://blog.csdn.net/hurry0808/article/details/78573585)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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