Python可视化学习之seaborn绘制矩阵图详解

#导入本帖要用到的库，声明如下：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
from sklearn import datasets
import seaborn as sns
 
#导入鸢尾花iris数据集（方法一）
#该方法更有助于理解数据集
iris=datasets.load_iris()
x, y =iris.data,iris.target
y_1 = np.array(['setosa' if i==0 else 'versicolor' if i==1 else 'virginica' for i in y])
pd_iris = pd.DataFrame(np.hstack((x, y_1.reshape(150,1))),columns=['sepal length(cm)','sepal width(cm)','petal length(cm)','petal width(cm)','class'])
 
#astype修改pd_iris中数据类型object为float64
pd_iris['sepal length(cm)']=pd_iris['sepal length(cm)'].astype('float64')
pd_iris['sepal width(cm)']=pd_iris['sepal width(cm)'].astype('float64')
pd_iris['petal length(cm)']=pd_iris['petal length(cm)'].astype('float64')
pd_iris['petal width(cm)']=pd_iris['petal width(cm)'].astype('float64')
 
 
#导入鸢尾花iris数据集（方法二）
#import seaborn as sns
#iris_sns = sns.load_dataset("iris")

g = sns.pairplot(pd_iris)
g.fig.set_size_inches(12,12)#figure大小
sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)#文本大小

g = sns.pairplot(pd_iris,
                 hue='class'#按照三种花分类
                )
sns.set(style='whitegrid')
g.fig.set_size_inches(12,12)
sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)

import palettable 
g = sns.pairplot(pd_iris,
                 hue='class',
                 palette=palettable.cartocolors.qualitative.Bold_9.mpl_colors,#palettable颜色盘
                
                )
sns.set(style='whitegrid')
g.fig.set_size_inches(12,12)
sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)

g = sns.pairplot(pd_iris,
                 hue='class',
                palette='Set1',#Matplotlib颜色
                
                )
sns.set(style='whitegrid')
g.fig.set_size_inches(12,12)
sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)

g = sns.pairplot(pd_iris,
                 hue='class',
                palette=['#dc2624', '#2b4750', '#45a0a2'],#使用传入的颜色list
                
                )
sns.set(style='whitegrid')
g.fig.set_size_inches(12,12)
sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)

import palettable
g = sns.pairplot(pd_iris,
                 hue='class',
                 palette=palettable.cartocolors.qualitative.Bold_9.mpl_colors,
                 vars=['sepal length(cm)','sepal width(cm)'],#x,y轴方向选取相同子集绘图
                
                )
sns.set(style='whitegrid')
g.fig.set_size_inches(12,6)
sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)

import palettable
g = sns.pairplot(pd_iris,
                 hue='class',
                 palette=palettable.cartocolors.qualitative.Bold_9.mpl_colors,
                 x_vars=['sepal length(cm)','sepal width(cm)'],#x,y轴方向选取不同子集
                 y_vars=['petal length(cm)','petal width(cm)'],
                
                )
sns.set(style='whitegrid')
g.fig.set_size_inches(12,6)
sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)

import palettable
g = sns.pairplot(pd_iris,
                 hue='class',
                 palette=palettable.cartocolors.qualitative.Bold_9.mpl_colors,
                 kind='reg',#默认为scatter,reg加上趋势线                 
                
                )
sns.set(style='whitegrid')
g.fig.set_size_inches(12,12)
sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)

import palettable
g = sns.pairplot(pd_iris,
                 hue='class',
                 palette=palettable.cartocolors.qualitative.Bold_9.mpl_colors,
                 diag_kind='hist',#hist直方图               
                
                )
sns.set(style='whitegrid')
g.fig.set_size_inches(12,12)
sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)

import palettable
g = sns.pairplot(pd_iris,
                 hue='class',
                 palette='Set1',
                 corner=True#图形显示左下角
                
                )
 
g.fig.set_size_inches(12,12)
sns.set(font_scale=1.5)

import palettable
g = sns.pairplot(pd_iris,
                 hue='class',
                 palette='Set1',
                 markers=['$\clubsuit$','.','+'],#散点图的marker
                 plot_kws=dict(s=50, edgecolor="r", linewidth=1),#非对角线上的图marker大小、外框、外框线宽
                 diag_kws=dict(shade=True)#对角线上核密度图是否填充
                 
                
                )
g.fig.set_size_inches(12,12)
sns.set(font_scale=1.5)

g = sns.PairGrid(pd_iris, 
                 hue='class',
                 palette='husl',)
g = g.map(plt.scatter)#map每个子图绘制一样类型的图
g = g.add_legend()
g.fig.set_size_inches(12,12)
sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)

g = sns.PairGrid(pd_iris, 
                 hue='class',
                palette='Set1',)
g = g.map_diag(plt.hist)#对角线绘制直方图
g = g.map_offdiag(plt.scatter)#非对角线绘制散点图
g = g.add_legend()
g.fig.set_size_inches(12,12)
sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)

g = sns.PairGrid(pd_iris, hue='class',)
g = g.map_upper(sns.scatterplot)
g = g.map_lower(sns.kdeplot, colors="C0")
g = g.map_diag(sns.kdeplot, lw=2)3绘制核密度图
g = g.add_legend()#添加图例
sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)

g = sns.PairGrid(pd_iris, hue='class',
                 palette='Set1',
                 hue_kws={"marker": ["^", "s", "D"]},#设置marker
                 diag_sharey=False,
                )
g = g.map_upper(sns.scatterplot,edgecolor="w", s=40)#设置点大小，外框颜色
g = g.map_lower(sns.kdeplot, colors="#01a2d9")#设置下三角图形颜色
g = g.map_diag(sns.kdeplot, lw=3)#对角图形颜色
g = g.add_legend()#添加图例
g.fig.set_size_inches(12,12)
sns.set(style='whitegrid',font_scale=1.5)