Seaborn 中的关系图 – 第二部分

在 Seaborn 中的关系图第二部分，我们将探讨更多高级的关系图类型和 Seaborn 提供的不同参数。

热力图

热力图用于可视化矩阵数据，其中每个值都在图表中表示为颜色。我们可以使用 Seaborn 中的 heatmap() 函数创建热力图。

以下是一个示例代码，用于绘制基于矩阵数据的热力图：

import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np

# 生成数据
data = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 10))

# 绘制热力图
sns.heatmap(data)

绘制多个关系图

在 Seaborn 中，我们可以绘制多个关系图，方法是使用 sns.PairGrid() 函数。该函数创建一个包含多个子图的网格，每个子图都是一个关系图。

以下是一个示例代码，用于绘制包含多个关系图的 PairGrid：

import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np

# 生成数据
data = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 3), columns=['a', 'b','c'])
cols = ['a', 'b', 'c']

# 定义网格
grid = sns.PairGrid(data=data, vars=cols)

# 绘制关系图
grid.map(sns.scatterplot)

FacetGrid

FacetGrid 是 Seaborn 的重要模块之一，用于绘制多个子图，每个子图都基于不同的条件组合。例如，可以使用 FacetGrid 创建一个网格，其中每个子图都基于不同的分类变量。

以下是一个示例代码，用于绘制基于分类变量的 FacetGrid：

import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np

# 生成数据
data = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 3), columns=['a', 'b','c'])
data['d'] = np.random.choice(['dog', 'cat'], size=(100))

# 绘制 FacetGrid
grid = sns.FacetGrid(data, col='d')
grid.map(sns.scatterplot, 'a', 'b')

在以上代码示例中，我们创建了一个 FacetGrid，其中每个子图都基于分类变量 d。每个子图都绘制了变量 a 和 b 之间的关系。

结论

In the second part of Seaborn's relational plot, we explored more advanced types of relational plots and the different parameters Seaborn provides. We covered heatmap, multi-plot grids using PairGrid, and FacetGrid for conditional plots.

以上就是关于 Seaborn 中的关系图 – 第二部分的介绍。