Python基于pandas绘制散点图矩阵代码实例

1、示例 1 代码 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 生成数据 v1 = np.random.normal(0, 1, 100) v2 = np.random.randint(0, 23, 100) v3 = v1 * v2 # 3*100 的数据框 df = pd.DataFrame([v1, v2, v3]).T # 绘制散点图矩阵 pd.plotting.scatter_matrix(df) plt.show() 图形 2、示例 2 代码 import numpy as 在Python数据分析领域，pandas库是不可或缺的一部分，它提供了丰富的数据处理和分析工具。而matplotlib则是最常用的绘图库，可以生成各种类型的统计图形。在本篇内容中，我们将深入探讨如何利用pandas库的`plotting.scatter_matrix()`函数来绘制散点图矩阵，这是一种非常有用的多变量分析工具。 让我们解析给定的代码实例： 1. 示例1： 在这个例子中，我们首先导入了numpy，pandas和matplotlib.pyplot。numpy用于生成随机数据，pandas用于数据处理，matplotlib.pyplot则用于展示图形。接下来，我们创建了三个随机变量v1，v2和v3。v1是基于正态分布的随机数，v2是介于0和23之间的整数随机数，v3是v1和v2的乘积。然后，我们将这三个变量组合成一个3列100行的数据框（DataFrame）df。我们调用`pd.plotting.scatter_matrix(df)`绘制散点图矩阵，并使用`plt.show()`显示图形。散点图矩阵将每个变量与其他变量进行两两比较，形成一个对角线对齐的网格，每个单元格都是一个散点图，展示了两个变量之间的关系。 2. 示例2： 这个例子与第一个例子相似，但在调用`scatter_matrix()`时添加了两个参数：`diagonal='kde'`和`color='k'`。`diagonal='kde'`表示在对角线上不绘制散点，而是绘制核密度估计（Kernel Density Estimate，KDE），这有助于观察单个变量的分布情况。`color='k'`设置所有散点和KDE的颜色为黑色。同样，使用`plt.show()`显示图形。 散点图矩阵在数据分析中有以下优点： - **直观比较**：可以快速比较不同变量之间的关系，尤其是在多维数据中。 - **可视化检测**：通过颜色和形状的变化，可以发现潜在的关联模式、异常值或离群点。 - **分布理解**：对角线上的KDE图提供单变量的分布信息。 此外，pandas结合matplotlib还支持其他类型的图表，如箱线图、折线图、直方图等，这些都对理解数据的统计特性极其有用。例如，你可以使用`df.boxplot()`绘制箱线图，展示数据的五数概括；使用`df.plot(kind='line')`绘制折线图，观察时间序列数据的变化趋势；使用`df.plot(kind='hist')`或`df.hist()`绘制直方图，了解数据的频数分布。 在进行数据可视化时，注意以下几点： - **数据预处理**：在绘制图表前，确保数据清洗干净，处理缺失值和异常值。 - **标签清晰**：为图表添加适当的标题、轴标签，使图表易于理解。 - **颜色选择**：合理选择颜色，确保色盲用户也能区分不同系列。 - **图例说明**：当有多个数据系列时，提供清晰的图例。 pandas结合matplotlib提供的散点图矩阵是一种强大的工具，可以帮助数据分析师快速洞察多变量之间的关系，是数据探索阶段不可或缺的一环。熟练掌握这一技巧，能提升数据分析的效率和质量。