Seaborn多變量圖表實戰：從數據到洞察
學習目標
本課程將帶領學員深入了解Seaborn庫中用于繪制多變量圖表的高級功能，包括聯合圖（Joint Plot）、對角線圖（Pair Plot）等。通過本課程的學習，學員將能夠熟練掌握如何在一張圖表中展示多個變量之間的關系，從而更有效地進行數據探索和分析。
相關知識點
Seaborn多變量圖表實戰
學習內容
1 Seaborn多變量圖表實戰
1.1 聯合圖（Joint Plot）的繪制與應用
聯合圖是Seaborn中一個非常強大的工具，用于同時展示兩個變量之間的關系以及各自的分布情況。這種圖表特別適合于探索兩個連續變量之間的關系，例如身高與體重之間的關系。通過聯合圖，我們不僅可以直觀地看到兩個變量之間的相關性，還可以通過邊緣上的直方圖或密度圖了解每個變量的分布情況。
- 安裝必要的庫
%pip install seaborn
- 獲取數據集
!wget https://model-community-picture.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ascend-zone/notebook_datasets/c6e2771c306411f0856dfa163edcddae/iris.csv --no-check-certificate
!wget https://model-community-picture.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ascend-zone/notebook_datasets/c6e2771c306411f0856dfa163edcddae/mpg.csv --no-check-certificate
!wget https://model-community-picture.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ascend-zone/notebook_datasets/c6e2771c306411f0856dfa163edcddae/tips.csv --no-check-certificate
-
聯合圖的高級定制
- Seaborn的
jointplot函數提供了多種參數，可以用來定制圖表的樣式和內容。例如，我們可以選擇不同的圖表類型來展示變量之間的關系，如散點圖、回歸線、密度圖等。 - 通過這些高級定制，我們可以更深入地探索數據之間的關系，例如使用回歸線可以直觀地看到兩個變量之間的線性關系，而使用密度圖則可以更好地理解數據的分布情況。
- Seaborn的
# 使用回歸線展示關系
sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, kind="reg")
plt.show()# 使用密度圖展示關系
sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, kind="kde")
plt.show()
1.2 對角線圖（Pair Plot）的繪制與應用
對角線圖是Seaborn中另一個非常有用的工具，用于同時展示多個變量之間的關系。這種圖表特別適合于探索多維數據集，例如鳶尾花數據集（Iris Dataset），它包含了四種不同類型的鳶尾花的多個特征。
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對角線圖的基本繪制
- 加載鳶尾花數據集，并使用pairplot函數繪制基本的對角線圖。
- 生成一個對角線圖，其中每個變量之間的關系通過散點圖展示，而每個變量的分布則通過對角線上的直方圖展示。通過這個圖表，我們可以直觀地看到不同變量之間的關系，以及每個變量的分布情況。
# 加載數據集
iris = pd.read_csv('iris.csv')# 繪制基本的對角線圖
sns.pairplot(iris)
plt.show()
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對角線圖的高級定制
pairplot函數同樣提供了多種參數，可以用來定制圖表的樣式和內容。例如，我們可以選擇不同的圖表類型來展示變量之間的關系，或者通過顏色來區分不同的類別。- 通過這些高級定制，我們可以更深入地探索多維數據集中的關系，例如使用不同的圖表類型可以更清晰地展示變量之間的關系，而通過顏色區分不同的類別則可以更好地理解不同類別之間的差異。
# 使用不同的圖表類型展示關系
sns.pairplot(iris, diag_kind="kde", kind="reg")
plt.show()# 通過顏色區分不同的類別
sns.pairplot(iris, hue="Species")
plt.show()
1.3 使用Seaborn進行多變量數據可視化
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多變量圖表的實際應用
- 在實際的數據分析中，多變量圖表的應用非常廣泛。例如，在市場分析中，我們可以通過多變量圖表來探索不同產品之間的銷售情況，以及不同市場之間的差異。在醫學研究中，我們可以通過多變量圖表來探索不同變量之間的關系，從而更好地理解疾病的成因和治療方法。
- 生成一個對角線圖，展示不同市場之間的差異，以及不同變量之間的關系。這種圖表對于市場分析和決策制定非常有幫助。
# 市場數據集
market_data = pd.read_csv('mpg.csv')# 繪制市場數據的對角線圖
sns.pairplot(market_data, hue="origin")
plt.show()
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多變量圖表的優化與改進
- 在繪制多變量圖表時，我們需要注意圖表的可讀性和美觀性。Seaborn提供了多種參數和選項，可以幫助我們優化圖表的樣式和內容。例如，我們可以通過調整圖表的大小、顏色和標簽來提高圖表的可讀性。
- 通過這些優化，我們可以生成更加美觀和易讀的多變量圖表，從而更好地展示數據之間的關系。
# 調整圖表的大小和顏色
sns.pairplot(market_data, hue="origin", palette="Set2", height=3)
plt.show()
