На этом шаге мы рассмотрим еще несколько параметров этой функции.
Помимо перечисленных, функция pairplot() содержит следующие полезные параметры:
Выберем для отображения признаки mpg и horsepower из набора mpg_mod с помощью параметра vars:
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", vars=["mpg", "horsepower"]) plt.show()
Рис.1. Демонстрация работы с параметром vars функции pairplot()
Воспользуемся параметрами x_vars и y_vars для указания наборов признаков для осей x и y:
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", x_vars=["mpg", "horsepower"], y_vars=["displacement"]) plt.show()
Рис.2. Демонстрация работы с параметрами x_vars и y_vars функции pairplot()
Построим график с моделью регрессии вместо диаграммы рассеяния:
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, vars=["horsepower", "displacement"], kind='reg') plt.show()
Рис.3. Демонстрация работы с параметром параметром kind функции pairplot()
Изменим тип диаграммы на главной диагонали с гистограммы на KDE:
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, vars=["horsepower", "displacement"], diag_kind='kde') plt.show()
Рис.4. Демонстрация работы с параметром параметром diag_kind функции pairplot()
Уберём все диаграммы выше главной диагонали, для этого присвоим параметру corner значение True:
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, vars=["horsepower", "displacement"], corner=True) plt.show()
Рис.5. Демонстрация работы с параметром corner функции pairplot()
На следующем шаге мы рассмотрим класс PairGrid.