Gráfico de pareja Seaborn

El método pairplot permite a los usuarios visualizar una matriz axial. Cada elemento numérico en el conjunto de datos se distribuye a lo largo de los ejes x e y en un formato de columna o fila. Podríamos crear una variedad de gráficos para mostrar conexiones por pares y un gráfico de distribución que muestre la distribución de valores en una secuencia verticalmente. Usaremos el método pairplot() para resaltar un conjunto de parámetros o mostrar múltiples categorías de atributos en columnas y filas. En este editorial discutiremos cómo dibujar los diagramas de pares en Seaborn.

Ejemplo 1

Podemos ver cómo crear un diseño de diagrama de pares. Se basa en el conjunto de datos de la flor del iris. Los datos contienen valores de varias flores. Debido a que los valores y las flores son una forma efectiva de identificar categorías, esta muestra de datos se usa a menudo para el reconocimiento de patrones. La información se ingresa en la matriz. Se crea una gráfica de 4×4 porque hay cuatro variables. El código para crear una parcela par en Seaborn se adjunta en la imagen adjunta:

Primero, presentamos dos archivos de encabezado. Seaborn se presenta como sns y el archivo de encabezado matplotlib.pyplot se importa como plt. Luego usamos una función del módulo Seaborn. La función set() se aplica para establecer el estilo y el color de la trama, por lo que aquí hemos establecido los valores de «tamaño» y «códigos_de_color» en «ticks» y «true» respectivamente. En el siguiente paso, usamos la función load_dataset() de Seaborn del archivo de encabezado. Esta función recupera el marco de datos del iris y guarda este conjunto de datos en una variable «df». Ahora se aplica el método pairplot() para trazar los gráficos de pares. Esta función toma el registro como argumento. Finalmente, el método plt.show() representa la trama.

ejemplo 2

En este caso, agregamos un parámetro de «tono» a la función pairplot(). El código para crear una parcela par en Seaborn se adjunta en la imagen adjunta:

Al comienzo del programa, necesitamos importar varias bibliotecas importantes como matplotlib.pyplot y Seaborn. matplotlib.pyplot contiene una serie de métodos que permiten que matplotlib se comporte de manera similar a MATLAB. Cada método pyplot modifica una imagen en algún aspecto. Seaborn es un paquete de análisis visual basado en matplotlib. Tiene un marco ligeramente elevado para diseñar imágenes de estadísticas visualmente atractivas y perspicaces. En el siguiente paso, necesitamos especificar algunos atributos del personaje, por lo que usamos el método set() del marco Seaborn. Dentro de esta función especificamos el diseño y la sombra de la trama. Además, usamos el método load_data() para obtener el conjunto de datos incorporado. Esta función está incluida en la biblioteca Seaborn. Vamos a trazar gráficos de pares, así que llamamos al método pairplot(). Como parámetro de esta función agregamos una variable adicional «Hue». Al final, se aplica el método plt.show() para mostrar los diagramas de pares resultantes.

Ejemplo 3

Usaremos diferentes esquemas de color usando el argumento de la paleta del método pairplot(). El código para crear una parcela par en Seaborn se adjunta en la imagen adjunta:

Aquí incluiremos las bibliotecas “sns” y “plt”. El «sns» se importa del paquete seaborn y «plt» se importa del paquete matplotlib.pyplot. Aplicamos la función set() para personalizar el estilo y el color del gráfico requerido. Esta función proviene del archivo de encabezado de Seaborn. Luego cargamos el marco de datos de la flor «Iris», por lo que llamamos al método load_dataset() del módulo seaborn. En el siguiente paso, usamos el método pairplot() para mostrar el gráfico de pares. Esta función toma tres argumentos: conjunto de datos, tono y paleta. Establecemos el valor del parámetro de la paleta en husl. Finalmente, el siguiente gráfico se ilustra usando la función plt.show():

ejemplo 4

Suministramos el argumento del marcador cada vez que queremos mostrar diferentes símbolos en el diagrama de pares. El código para crear una parcela par en Seaborn se adjunta en la imagen adjunta:

Luego importamos los archivos de encabezado requeridos Seaborn y matplotlib.pyplot. Llamamos a la función set() para especificar algunas características como el estilo y el código de color de la trama. Queremos obtener el disco de flores «Iris». Así que usamos el método load_dataset(). Tanto esta función set() como load_dataset() están integradas desde el marco Seaborn. Aplicamos el método pairplot() para trazar los gráficos de pares. Hay tres atributos involucrados en este método. Dentro de la función pairplot() podemos definir el valor de «Hue» y los marcadores que queremos dibujar en el gráfico. En este caso especificamos tres marcadores. Luego, el gráfico se muestra usando el método plt.show().

Ejemplo 5

En este caso usamos KDE (Kernel Density Estimate) en forma de diagramas de pares. El código para crear una parcela par en Seaborn se adjunta en la imagen adjunta:

Los paquetes Seaborn y matplotlib.pyplot están integrados. Usamos la función set() del módulo Seaborn. Especificamos el diseño y el color del gráfico como argumento de la función. Ahora llamemos a la función load_dataset() para recopilar datos de la flor «Iris». Los datos recopilados se almacenan en la variable «datos». El diagrama de pares se crea utilizando la función pairplot(). Este método está incluido en el paquete Seaborn. Queremos dibujar los diagramas de pares del gráfico de KDE, así que le dimos al parámetro «tipo» el valor «kde». Por último, llamamos al método plt.show() para mostrar el gráfico.

Conclusión

En este artículo, discutimos cómo crear gráficos de pares usando la biblioteca Seaborn. También hemos visto multitud de casos sobre este tema. En datos, un gráfico de pares muestra interacciones emparejadas. El método pairplot() calcula una matriz de ejes en la que cada elemento del conjunto de datos se distribuye a lo largo de los ejes junto con un patrón y una línea específicos. Los diagramas de pares podrían presentarse de diferentes maneras.