带有选定字段的pairplot - Python

在数据可视化过程中，pairplot是一个非常有用的工具，它可以将多个变量之间的关系可视化展示。在Python中，seaborn库提供了pairplot的实现，它可以生成一张矩阵散点图，每个散点图上以xy轴所代表的变量为横纵坐标。该函数可用于分析大量数据的多元分布情况，并且支持在同一张图上通过不同颜色、标记、分类等方式进行分类。

然而，在实际应用场景中，我们有时需要对pairplot进行一些定制化的扩展，比如只展示某些指定变量之间的关系等。这时，seaborn同时提供了一个pairplot函数的子类PairGrid，它可以满足我们的这些需求。

pairplot函数的子类PairGrid

PairGrid类是seaborn中的一个子类，它允许我们更加自由地控制矩阵中的绘图，通过灵活设置坐标轴刻度范围、坐标轴标签、变量标注等，实现数据挖掘的目的。

PairGrid类的基本流程如下：

import seaborn as sns
import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

# 定义pairplot子类对象
g = sns.PairGrid(data)

# 设定对角线上的图形类型
g.map_diag(sns.histplot)

# 设定非对角线上的图形类型及类型代表的数值
g.map_offdiag(sns.scatterplot, hue="class")

通过对角线和非对角线的图形类型控制，我们就可以灵活地定制pairplot的展示结果。

实现带有选定字段的pairplot

下面，我们通过一个示例来完整地实现带有选定字段的pairplot。

import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 设定要显示的变量
vars_to_display = ['A', 'B', 'C', 'class']

# 定义pairplot子类对象
g = sns.PairGrid(data[vars_to_display])

# 设定对角线上的图形类型
g.map_diag(sns.histplot)

# 设定非对角线上的图形类型及类型代表的数值
g.map_offdiag(sns.scatterplot, hue="class")

# 添加标题
g.fig.suptitle("Pairplot with Selected Variables", y=1.08)

# 调整子图之间的距离
g.fig.subplots_adjust(wspace=0.1, hspace=0.1)

# 保存图片
plt.savefig('pairplot.png', dpi=300, bbox_inches='tight')

在这个例子中，我们首先读入所需的数据，然后设定要显示的变量。设定好变量后，我们定义了一个PairGrid对象，并通过设定对角线和非对角线上的图形类型及类型代表的数值来控制图形的显示。最后，我们还添加了标题和调整了子图之间的距离，并保存了生成的图片。

生成的结果如下图所示：

定制化的PairGrid类为我们提供了更强大的自主控制性，我们可以根据自己的需求来选择要显示的变量，同时可以通过灵活设定图形类型、标注、坐标轴等参数，更加全面地发现数据的内在规律。