На этом шаге мы рассмотрим назначение и примеры использования этой функции.

    Функция pairplot() строит сетку элементами, которой являются графики попарного сравнения заданного набора признаков. Для лучшего визуального представления применим стиль ticks:

sns.set(style="ticks")

    Загрузим набор данных mpg и извлечём из него подвыборку, содержащую только признаки mpg, horsepower, displacement, origin:

mpg = sns.load_dataset("mpg")
mpg_mod = mpg[["mpg", "horsepower", "displacement", "origin"]]

    Построим диаграмму с помощью функции pairplot():

sns.pairplot(mpg_mod)

    Полный текст приложения:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.set(style="ticks")

mpg = sns.load_dataset("mpg")
mpg_mod = mpg[["mpg", "horsepower", "displacement", "origin"]]

sns.pairplot(mpg_mod)

plt.show()

Рис.1. Диаграмма, построенная с функцией pairplot()

    Большинство параметров функции вам уже должны быть известны: data, hue, hue_order, palette, markers, height, aspect, dropna, их мы встречали при изучении других функций.

    Приведём несколько примеров работы с ними. Добавим разделение по категориальному признаку origin, для точечной диаграммы зададим треугольный маркер, а также укажем высоту и соотношение сторон:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.set(style="ticks")

mpg = sns.load_dataset("mpg")
mpg_mod = mpg[["mpg", "horsepower", "displacement", "origin"]]

sns.pairplot(mpg_mod, hue="origin", markers="^", height=2, aspect=1.1)

plt.show()

Рис.2. Демонстрация работы с параметрами hue, markers, height и aspect функции pairplot()

    На следующем шаге мы закончим изучение этого вопроса.

Предыдущий шаг Содержание Следующий шаг