【问题标题】:Seaborn pairplots with continuous hues?具有连续色调的 Seaborn 配对图?
【发布时间】:2020-08-05 08:17:23
【问题描述】:

如何为我的 seaborn 配对图引入连续色调?

我正在传递一个熊猫数据框train_df,以便可视化多个特征之间的关系。

不过,我还想添加一个色调,它会使用它们对应的目标值 target_df。这些目标值是连续的(~ 在 10 到 100 之间浮动)。

我已经定义了一个我想使用的sns.color_palette("RdGr")

现在我有以下配对图(没有色调):

sns.pairplot(train_df)

如何使用上面定义的调色板将 target_df 作为色调传递?

提前非常感谢。

【问题讨论】:

  • 您好,我想帮忙,但是我不太确定我是否理解您想要归档的内容。您有两个单独的数据集。 train_df 的一项观察与 target_df 有何关系?此外,提供minimal reproducible example 或模拟数据以阐明您的目标是非常有益的

标签: python pandas seaborn visualization


【解决方案1】:

在文档(https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.pairplot.html)中,您可以看到在调用函数时只需要设置palette = my_palette

sns.pairplot(train_df, palette = my_palette)

【讨论】:

  • 感谢您的回复。这不起作用,因为我还需要通过 hue 参数在 target_df 中包含有关连续目标变量的信息。
  • 试试sns.pairplot(train_df, hue= my_palette)
【解决方案2】:

IIUC,您可以将target_df 分配为train_df 中的一列并将其作为hue 传递:

sns.pairplot(data=train_df.assign(target=target_df, 
                                  hue='target')

但是,如果您的 target 是连续的,这将非常缓慢。相反,你可以做一个双 for 循环:

num_features = len(train_df.columns)
fig,ax = plt.subplots(num_features, num_features, figsize=(10,10))
for i in train_df.columns:
    for j in train_df.columns:
        if i==j:    # diagonal
            sns.distplot(train_df[0], kde=False, ax=ax[i][j])
        else:       # off diagonal
            sns.scatterplot(x=train_df[i],y=train_df[j], 
                            ax=ax[i][j], hue=target_df, palette='BrBG',
                            legend=False)

这给了你这样的东西:

【讨论】:

    【解决方案3】:

    pairplot(嗯,底层的PairGrid)现在将hue 委托给映射函数(如果它支持)。不过,您可能想为每个价格绘制不同的边际密度:

    diamonds = sns.load_dataset("diamonds")
    sns.pairplot(
        diamonds,
        hue="price", vars=["carat", "depth", "table"], 
        diag_kws=dict(color=".2", hue=None)
    )
    

    旧答案,用于演示更灵活地使用PairGrid

    这可能比现在更容易,但没有必要自己重新创建PairGrid

    diamonds = sns.load_dataset("diamonds")
    g = sns.PairGrid(diamonds, vars=["carat", "depth", "table"])
    g.map_diag(sns.kdeplot, color=".2")
    g.map_offdiag(sns.scatterplot, hue=diamonds["price"], s=5, linewidth=0)
    g.axes[1, -1].legend(loc="center left", bbox_to_anchor=(.7, .5))
    

    【讨论】:

      猜你喜欢
      • 1970-01-01
      • 2022-01-20
      • 1970-01-01
      • 1970-01-01
      • 2022-12-11
      • 2018-11-10
      • 1970-01-01
      • 2017-11-22
      • 1970-01-01
      相关资源
      最近更新 更多