机器学习——可视化绘图matplotlib和seaborn

安装matplotlib和seaborn

https://blog.csdn.net/Jia_jinjin/article/details/80428598

seaborn 

pairplot:特征两两对比

参数说明:

data:数据。 g = sns.pairplot(data)

hue:根据指定的特征用不同的颜色显示数据,即指定分类标准。g = sns.pairplot(data, hue=”label”)即用lable这个属性来使用不同的颜色进行画图

palette:用调色板的颜色来画图,g = sns.pairplot(data, hue=“label”, palette=“husl”),其实就是画图的色彩变得好看一些并没有什么实质性的作用

marker: 用不同的形状每个类别的图像。例如有的是三角,有的是圆点,g = sns.pairplot(data, hue=“label”, markers=[“o”, “s”, “D”])

diag_kind:关于单变量图(自己与自己比较)的设定,g = sns.pairplot(data, diag_kind=“kde”)单变量为线形图,其他散点

kind:给非单变量图增加画图样式,g = sns.pairplot(data, kind=“reg”)增加线性回归

vars:只留几个特征两两比较,g = sns.pairplot(data, vars=[“X1”, “X2”])

plot_kws / diag_kws:可以设置画图的具体参数更改

g = sns.pairplot(data, diag_kind=”kde”, markers=”+”,

… plot_kws=dict(s=50, edgecolor=”b”, linewidth=1),
… diag_kws=dict(shade=True))
参考文献:

https://www.jianshu.com/p/6e18d21a4cad

https://blog.csdn.net/u013395516/article/details/79738262

    原文作者:机器学习
    原文地址: https://www.cnblogs.com/simpleDi/p/9925196.html
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