一、二维散点图的绘制
1.采用pandas.plotting.scatter_matrix函数绘制
pd.plotting.scatter_matrix(iris_data, figsize=(10, 10), alpha=1, hist_kwds={"bins": 20})
2. 采用seaborn进行绘制
# No. 1 # 全部变量都放进去 sns.pairplot(iris_data)
# No.2 #kind:用于控制非对角线上图的类型，可选"scatter"与"reg" #diag_kind:用于控制对角线上的图分类型，可选"hist"与"kde" sns.pairplot(iris_data, kind="reg", diag_kind="kde") sns.pairplot(iris_data, kind="reg", diag_kind="hist")
经过hue分类后的pairplot中发现，不论是从对角线上的分布图还是从分类后的散点图，都可以看出对于不同种类的花，其萼片长、花瓣长、花瓣宽的分布差异较大，换句话说，这些属性是可以帮助我们去识别不同种类的花的。比如，对于萼片、花瓣长度较短，花瓣宽度较窄的花，那么它大概率是山鸢尾
# No 3 # hue：针对某一字段进行分类 sns.pairplot(iris_data, hue="species", kind="reg", diag_kind="hist")
# No 4 # vars：研究某2个或者多个变量之间的关系vars, # x_vars,y_vars：选择数据中的特定字段，以list形式传入需要注意的是，x_vars和y_vars要同时指定 sns.pairplot(iris_data, vars=["sepal length (cm)", "sepal width (cm)"]) sns.pairplot(iris_data, x_vars=["petal length (cm)", "sepal width (cm)"], y_vars=["petal width (cm)", "sepal length (cm)"])
二、 三维散点图绘制
三维散点图绘制采用mplot3d 模块进行绘制
# No. 5 3d
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
dims={"x":"petal length (cm)", "y":"petal width (cm)", "z":"sepal length (cm)"}
types=iris_data.species.value_counts().index.tolist()
print(dims, types)
flg=plt.figure()
ax=Axes3D(flg)
for iris_type in types:
tmp_data=iris_data[iris_data.species ==iris_type]
x,y,z = tmp_data[dims["x"]], tmp_data[dims["z"]],tmp_data[dims["z"]]
ax.scatter(x, y, z, label=iris_type)
ax.legend(loc="upper left")
ax.set_zlabel(dims["z"])
ax.set_xlabel(dims["x"])
ax.set_ylabel(dims["y"])
plt.show()
完整代码：
import pandas as pd
from sklearn import datasets
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
def function():
iris = datasets.load_iris()
iris_data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
iris_data["species"] = iris.target_names[iris.target]
# No. 0
pd.plotting.scatter_matrix(iris_data, figsize=(10, 10), alpha=1, hist_kwds={"bins": 20})
# No. 1
# 全部变量都放进去
sns.pairplot(iris_data)
# No.2
sns.pairplot(iris_data, kind="reg", diag_kind="kde")
sns.pairplot(iris_data, kind="reg", diag_kind="hist")
# No 3
# hue：针对某一字段进行分类
sns.pairplot(iris_data, hue="species", kind="reg", diag_kind="hist")
# No 4
# vars：研究某2个或者多个变量之间的关系vars,
# x_vars,y_vars：选择数据中的特定字段，以list形式传入需要注意的是，x_vars和y_vars要同时指定
sns.pairplot(iris_data, vars=["sepal length (cm)", "sepal width (cm)"])
sns.pairplot(iris_data, x_vars=["petal length (cm)", "sepal width (cm)"], y_vars=["petal width (cm)", "sepal length (cm)"])
# No. 5 3d
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
dims={"x":"petal length (cm)", "y":"petal width (cm)", "z":"sepal length (cm)"}
types=iris_data.species.value_counts().index.tolist()
print(dims, types)
flg=plt.figure()
ax=Axes3D(flg)
for iris_type in types:
tmp_data=iris_data[iris_data.species ==iris_type]
x,y,z = tmp_data[dims["x"]], tmp_data[dims["z"]],tmp_data[dims["z"]]
ax.scatter(x, y, z, label=iris_type)
ax.legend(loc="upper left")
ax.set_zlabel(dims["z"])
ax.set_xlabel(dims["x"])
ax.set_ylabel(dims["y"])
print( iris_data)
plt.show()
if __name__ == "__main__":
function()
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