详解pandas绘制矩阵散点图(scatter_matrix)的方法
使用散点图矩阵图,可以两两发现特征之间的联系
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)
1、frame,pandas dataframe对象
2、alpha, 图像透明度,一般取(0,1]
3、figsize,以英寸为单位的图像大小,一般以元组 (width, height) 形式设置
4、ax,可选一般为none
5、diagonal,必须且只能在{‘hist', ‘kde'}中选择1个,'hist'表示直方图(Histogram plot),'kde'表示核密度估计(Kernel Density Estimation);该参数是scatter_matrix函数的关键参数
6、marker,Matplotlib可用的标记类型,如'.',',','o'等
7、density_kwds,(other plotting keyword arguments,可选),与kde相关的字典参数
8、hist_kwds,与hist相关的字典参数
9、range_padding,(float, 可选),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,图像远离坐标原点
10、kwds,与scatter_matrix函数本身相关的字典参数
11、c,颜色
效果如下图
以 sklearn的iris样本为数据集
import matplotlib.pyplot as plt from scipy import sparse import numpy as np import matplotlib as mt import pandas as pd from IPython.display import display from sklearn.datasets import load_iris import sklearn as sk from sklearn.model_selection import train_test_split iris=load_iris() #print(iris) X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(iris['data'],iris['target'],random_state=0) iris_dataframe = pd.DataFrame(X_train,columns=iris.feature_names) grr = pd.plotting.scatter_matrix(iris_dataframe,c=y_train,figsize=(15,15),marker='o',hist_kwds={'bins':20},s=60,alpha=.8) plt.show()
到此这篇关于详解pandas绘制矩阵散点图(scatter_matrix)的方法的文章就介绍到这了,更多相关pandas scatter_matrix矩阵散点图内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!
相关推荐
-
使用pandas的DataFrame的plot方法绘制图像的实例
使用了pandas的Series方法绘制图像体验之后感觉直接用matplotlib的功能好用了不少,又试用了DataFrame的方法之后发现这个更加人性化. 写代码如下: from pandas import Series,DataFrame from numpy.random import randn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt df = DataFrame(randn(10,5),columns=['A','B','C
-
使用pandas模块读取csv文件和excel表格,并用matplotlib画图的方法
如下所示: # coding=utf-8 import pandas as pd # 读取csv文件 3列取名为 name,sex,births,后面参数格式为names= names1880 = pd.read_csv("names_1880.txt", names=['name', 'sex', 'births']) print names1880 print names1880.groupby('sex').births.sum() 输出如下 最后一行是说按sex分组并计算bir
-
python:pandas合并csv文件的方法(图书数据集成)
数据集成:将不同表的数据通过主键进行连接起来,方便对数据进行整体的分析. 两张表:ReaderInformation.csv,ReaderRentRecode.csv ReaderInformation.csv: ReaderRentRecode.csv: pandas读取csv文件,并进行csv文件合并处理: # -*- coding:utf-8 -*- import csv as csv import numpy as np # ------------- # csv读取表格数据 # ---
-
解决Python pandas plot输出图形中显示中文乱码问题
解决方式一: import matplotlib #1. 获取matplotlibrc文件所在路径 matplotlib.matplotlib_fname() #Out[3]: u'd:\\Anaconda2\\lib\\site-packages\\matplotlib\\mpl-data\\matplotlibrc' #修改此配置文件,一劳永逸,不用在每个脚本中写代码解决中文显示问题 修改 'font.sans-serif' 的配置,在最前面加你本地电脑已有的字体family. 参看方式二.
-
Python数据分析:手把手教你用Pandas生成可视化图表的教程
大家都知道,Matplotlib 是众多 Python 可视化包的鼻祖,也是Python最常用的标准可视化库,其功能非常强大,同时也非常复杂,想要搞明白并非易事.但自从Python进入3.0时代以后,pandas的使用变得更加普及,它的身影经常见于市场分析.爬虫.金融分析以及科学计算中. 作为数据分析工具的集大成者,pandas作者曾说,pandas中的可视化功能比plt更加简便和功能强大.实际上,如果是对图表细节有极高要求,那么建议大家使用matplotlib通过底层图表模块进行编码.当然,我
-
Python Pandas 箱线图的实现
各国家用户消费分布 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = { 'China': [1000, 1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900, 2500], 'America': [1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900, 2000, 2100], 'Britain': [1000
-
解决pandas 作图无法显示中文的问题
最近开始使用 pandas 处理可视化数据,挖掘信息.但是在作图时遇到,无法显示中文的问题. 下面这段代码是统计 fujian1.csv 文件中 City 所在列中各个城市出现次数的代码.可是作图直方图时在 x 轴上无法显示中文. import pandas as pd # Reading data locally df = pd.read_csv('fujian1.csv', encoding='gbk') counts = df['City'].value_counts() counts[c
-
详解pandas绘制矩阵散点图(scatter_matrix)的方法
使用散点图矩阵图,可以两两发现特征之间的联系 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) 1.frame,pandas dataframe对象 2.alpha, 图像透明度,一般取(0,1] 3.figsize,以英寸为单
-
详解pandas apply 并行处理的几种方法
1. pandarallel (pip install ) 对于一个带有Pandas DataFrame df的简单用例和一个应用func的函数,只需用parallel_apply替换经典的apply. from pandarallel import pandarallel # Initialization pandarallel.initialize() # Standard pandas apply df.apply(func) # Parallel apply df.parallel_ap
-
详解pandas删除缺失数据(pd.dropna()方法)
1.创建带有缺失值的数据库: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index = list('abcde'), columns = ['one', 'two', 'three']) # 随机产生5行3列的数据 df.ix[1, :-1] = np.nan # 将指定数据定义为缺失 df.ix[1:-1, 2] = np.nan print('\ndf1') # 输出df1,
-
详解pandas.DataFrame.plot() 画图函数
首先看官网的DataFrame.plot( )函数 DataFrame.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False, sharex=None, sharey=False, layout=None,figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=True, style=None, logx=False, logy=False, loglog=False,
-
详解pandas中利用DataFrame对象的.loc[]、.iloc[]方法抽取数据
pandas的DataFrame对象,本质上是二维矩阵,跟常规二维矩阵的差别在于前者额外指定了每一行和每一列的名称.这样内部数据抽取既可以用"行列名称(对应.loc[]方法)",也可以用"矩阵下标(对应.iloc[]方法)"两种方式进行. 下面具体说明: (以下程序均在Jupyter notebook中进行,部分语句的print()函数省略) 首先生成一个DataFrame对象: import pandas as pd score = [[34,67,87],[68
-
详解pandas中iloc, loc和ix的区别和联系
Pandas库十分强大,但是对于切片操作iloc, loc和ix,很多人对此十分迷惑,因此本篇博客利用例子来说明这3者之一的区别和联系,尤其是iloc和loc. 对于ix,由于其操作有些复杂,我在另外一篇博客专门详细介绍ix. 首先,介绍这三种方法的概述: loc gets rows (or columns) with particular labels from the index. loc从索引中获取具有特定标签的行(或列).这里的关键是:标签.标签的理解就是name名字. iloc get
-
详解pandas获取Dataframe元素值的几种方法
可以通过遍历的方法: pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式:https://www.jb51.net/article/172623.htm 选择列 使用类字典属性,返回的是Series类型 data['w'] 遍历Series for index in data['w'] .index: time_dis = data['w'] .get(index) pandas.DataFrame.at 根据行索引和列名,获取一个元素的值 >>> df = pd.DataFrame(
-
详解Pandas 处理缺失值指令大全
前言 运用pandas 库对所得到的数据进行数据清洗,复习一下相关的知识. 1 数据清洗 1.1 处理缺失数据 对于数值型数据,分为缺失值(NAN)和非缺失值,对于缺失值的检测,可以通过Python中pandas库的Series类对象的isnull方法进行检测. import pandas as pd import numpy as np string_data = pd.Series(['Benzema', 'Messi', np.nan, 'Ronaldo']) string_data.is
-
详解pandas赋值失败问题解决
一.pandas对整列赋值 这个比较正常,一般直接赋值就可以: x = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3', None, None], 'B': ['4', '5', '6', '7', None]}) x['A'] = ['10', '11', '12', '13', '14'] 二.pandas对非整列赋值 1.用单个值赋值 x = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3', None, None], 'B': ['4', '5',
-
详解pandas映射与数据转换
在 pandas 中提供了利用映射关系来实现某些操作的函数,具体如下: replace() 函数:替换元素: map() 函数:新建一列: rename() 函数:替换索引. 一.replace() 用映射替换元素 在数据处理时,经常会遇到需要将数据结构中原来的元素根据实际需求替换成新元素的情况.要想用新元素替换原来元素,就需要定义一组映射关系.在映射关系中,将旧元素作为键,新元素作为值. 例如,创建字典 fruits 用于指明水果标识和水果名称的映射关系. fruits={101:'orang
随机推荐
- Angular.js中控制器之间的传值详解
- 基于SSM框架+Javamail发送邮件的代码实例
- 15个高级Java多线程面试题及回答
- 浅析Ajax的 原理及优缺点
- Javascript中Array用法实例分析
- php结合redis高并发下发帖、发微博的实现方法
- 解决Android从相册中获取图片出错图片却无法裁剪问题的方法
- ThinkPHP CURD方法之page方法详解
- Python ORM框架SQLAlchemy学习笔记之关系映射实例
- asp javascript在线管理
- 如何远程调用ACCESS数据库[要求加精!!]
- C#获取关键字附近文字算法实例
- php监测数据是否成功插入到Mysql数据库的方法
- MySql插入数据成功但是报[Err] 1055错误的解决方案
- 大家需要掌握的 html下SPAN和DIV的区别
- JSP自定义标签简单入门教程
- jQuery聚合函数实例
- 详细分析JavaScript变量类型
- 使用PHPCMS搭建wap手机网站
- Cisco路由器上如何防止DDoS