Seaborn-visualizing-pairwise-relationship

Seaborn-ペアワイズ関係の視覚化

リアルタイム調査中のデータセットには多くの変数が含まれています。 このような場合、各変数間の関係を分析する必要があります。 （n、2）の組み合わせの2変量分布のプロットは、非常に複雑で時間がかかるプロセスになります。

データセットに複数のペアワイズ二変量分布をプロットするには、* pairplot（）*関数を使用できます。 これは、プロットの行列としてのDataFrame内の変数の（n、2）の組み合わせの関係を示し、対角線プロットは単変量プロットです。

Axes

このセクションでは、Axesとは何か、その使用法、パラメーターなどを学習します。

使用法

seaborn.pairplot(data,…)

パラメーター

次の表は、軸のパラメータを示しています-

Sr.No.	Parameter & Description
1	data データフレーム
2	hue プロットのアスペクトを異なる色にマッピングするためのデータの変数。
3	palette 色相変数をマッピングするための色のセット
4	kind 非同一関係のプロットの種類。 \ {'scatter'、 'reg'}
5	diag_kind 対角サブプロットのプロットの種類。 \ {「hist」、「kde」}

データを除き、他のすべてのパラメーターはオプションです。 pairplot が受け入れることができる他のパラメーターはほとんどありません。 上記のパラメーターはよく使用されます。

例

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('iris')
sb.set_style("ticks")
sb.pairplot(df,hue = 'species',diag_kind = "kde",kind = "scatter",palette = "husl")
plt.show()

出力

multigraphs

各プロットの変動を観察できます。 プロットは行列形式で、行名はx軸を表し、列名はy軸を表します。

対角線プロットはカーネル密度プロットであり、他のプロットは前述の散布図です。