这篇文章主要介绍了Python中seaborn如何绘制矩阵图，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
还是使用鸢尾花iris数据集
#导入本帖要用到的库，声明如下：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
from sklearn import datasets
import seaborn as sns
#导入鸢尾花iris数据集（方法一）
#该方法更有助于理解数据集
iris=datasets.load_iris()
x, y =iris.data,iris.target
y_1 = np.array(['setosa' if i==0 else 'versicolor' if i==1 else 'virginica' for i in y])
pd_iris = pd.DataFrame(np.hstack((x, y_1.reshape(150,1))),columns=['sepal length(cm)','sepal width(cm)','petal length(cm)','petal width(cm)','class'])
#astype修改pd_iris中数据类型object为float64
pd_iris['sepal length(cm)']=pd_iris['sepal length(cm)'].astype('float64')
pd_iris['sepal width(cm)']=pd_iris['sepal width(cm)'].astype('float64')
pd_iris['petal length(cm)']=pd_iris['petal length(cm)'].astype('float64')
pd_iris['petal width(cm)']=pd_iris['petal width(cm)'].astype('float64')
#导入鸢尾花iris数据集（方法二）
#import seaborn as sns
#iris_sns = sns.load_dataset("iris")数据集简单统计
语法：seaborn.pairplot(data, hue=None, hue_order=None, palette=None, vars=None, x_vars=None, y_vars=None, kind='scatter', diag_kind='auto', markers=None, height=2.5, aspect=1, corner=False, dropna=True, plot_kws=None, diag_kws=None, grid_kws=None, size=None)
g = sns.pairplot(pd_iris) g.fig.set_size_inches(12,12)#figure大小 sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)#文本大小
对角线4张图是变量自身的分布直方图；
非对角线的 12 张就是某个变量和另一个变量的关系。
g = sns.pairplot(pd_iris, hue='class'#按照三种花分类 ) sns.set(style='whitegrid') g.fig.set_size_inches(12,12) sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)
可以使用Matplotlib、seaborn、颜色号list等色盘。
可参考：Python可视化学习之seaborn调色盘
import palettable g = sns.pairplot(pd_iris, hue='class', palette=palettable.cartocolors.qualitative.Bold_9.mpl_colors,#palettable颜色盘 ) sns.set(style='whitegrid') g.fig.set_size_inches(12,12) sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)
g = sns.pairplot(pd_iris, hue='class', palette='Set1',#Matplotlib颜色 ) sns.set(style='whitegrid') g.fig.set_size_inches(12,12) sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)
g = sns.pairplot(pd_iris, hue='class', palette=['#dc2624', '#2b4750', '#45a0a2'],#使用传入的颜色list ) sns.set(style='whitegrid') g.fig.set_size_inches(12,12) sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)
import palettable g = sns.pairplot(pd_iris, hue='class', palette=palettable.cartocolors.qualitative.Bold_9.mpl_colors, vars=['sepal length(cm)','sepal width(cm)'],#x,y轴方向选取相同子集绘图 ) sns.set(style='whitegrid') g.fig.set_size_inches(12,6) sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)
import palettable g = sns.pairplot(pd_iris, hue='class', palette=palettable.cartocolors.qualitative.Bold_9.mpl_colors, x_vars=['sepal length(cm)','sepal width(cm)'],#x,y轴方向选取不同子集 y_vars=['petal length(cm)','petal width(cm)'], ) sns.set(style='whitegrid') g.fig.set_size_inches(12,6) sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)
import palettable g = sns.pairplot(pd_iris, hue='class', palette=palettable.cartocolors.qualitative.Bold_9.mpl_colors, kind='reg',#默认为scatter,reg加上趋势线 ) sns.set(style='whitegrid') g.fig.set_size_inches(12,12) sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)
可选参数为‘auto’, ‘hist’（默认）, ‘kde’, None。
import palettable g = sns.pairplot(pd_iris, hue='class', palette=palettable.cartocolors.qualitative.Bold_9.mpl_colors, diag_kind='hist',#hist直方图 ) sns.set(style='whitegrid') g.fig.set_size_inches(12,12) sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)
import palettable g = sns.pairplot(pd_iris, hue='class', palette='Set1', corner=True#图形显示左下角 ) g.fig.set_size_inches(12,12) sns.set(font_scale=1.5)
import palettable g = sns.pairplot(pd_iris, hue='class', palette='Set1', markers=['$\clubsuit$','.','+'],#散点图的marker plot_kws=dict(s=50, edgecolor="r", linewidth=1),#非对角线上的图marker大小、外框、外框线宽 diag_kws=dict(shade=True)#对角线上核密度图是否填充 ) g.fig.set_size_inches(12,12) sns.set(font_scale=1.5)
seaborn.PairGrid(data, hue=None, hue_order=None, palette=None, hue_kws=None, vars=None, x_vars=None, y_vars=None, corner=False, diag_sharey=True, height=2.5, aspect=1, layout_pad=0, despine=True, dropna=True, size=None)
g = sns.PairGrid(pd_iris, hue='class', palette='husl',) g = g.map(plt.scatter)#map每个子图绘制一样类型的图 g = g.add_legend() g.fig.set_size_inches(12,12) sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)
g = sns.PairGrid(pd_iris, hue='class', palette='Set1',) g = g.map_diag(plt.hist)#对角线绘制直方图 g = g.map_offdiag(plt.scatter)#非对角线绘制散点图 g = g.add_legend() g.fig.set_size_inches(12,12) sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)
g = sns.PairGrid(pd_iris, hue='class',) g = g.map_upper(sns.scatterplot) g = g.map_lower(sns.kdeplot, colors="C0") g = g.map_diag(sns.kdeplot, lw=2)3绘制核密度图 g = g.add_legend()#添加图例 sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)
g = sns.PairGrid(pd_iris, hue='class',
palette='Set1',
hue_kws={"marker": ["^", "s", "D"]},#设置marker
diag_sharey=False,
)
g = g.map_upper(sns.scatterplot,edgecolor="w", s=40)#设置点大小，外框颜色
g = g.map_lower(sns.kdeplot, colors="#01a2d9")#设置下三角图形颜色
g = g.map_diag(sns.kdeplot, lw=3)#对角图形颜色
g = g.add_legend()#添加图例
g.fig.set_size_inches(12,12)
sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)
感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“Python中seaborn如何绘制矩阵图”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持亿速云，关注亿速云行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
