如何从scatter_matrix获取数据数组
如何从scatter_matrix获取数据数组
提问于 2017-12-25 18:23:58
我使用的是pandas的scatter_matrix，我想知道如何在每个散点矩阵上绘制2D数组？另外，我如何识别输出的哪个AxesSubplot是输出图上的哪个矩阵？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2017-12-30 04:45:49
scatter_matrix是pandas的一个便利函数，来自pandas.plotting子模块。虽然the documentation is scarce (和docstring只是更有帮助一点)，但这个例子让我们很容易理解它是如何工作的。考虑文档中的示例：
import numpy as np # only needed for the example input
import pandas as pd
from pandas.plotting import scatter_matrix
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
axs = scatter_matrix(df, alpha=0.2, figsize=(6,6), diagonal='kde')
axs[0,0].get_figure().show() # or import and call matplotlib.pyplot.show
注意底轴和左轴上的标签:这些标签指示输入数据帧的哪些列在给定行/列中相互对比。在第一列曲线图中，x轴对应于df.a，在第二行曲线图中，y轴对应于df.b，依此类推(并且在对角线中绘制相应列的密度或直方图)。因此，绘图矩阵中的转置元素对应于x和y数据的交换，即绘图相对于x=y线的反映。如果你仔细观察上面的图，你会发现确实是这样的。
换句话说，您不需要计算来自各个轴的数据，因为您可以直接控制您的输入数据。在非对角轴axs[i,j]中，x数据由df[df.columns[j]]给出，y数据由df[df.columns[i]]给出。这里有一个快速的技巧来帮助可视化订单：
axs = scatter_matrix(df, alpha=0.2, figsize=(6,6), diagonal='kde')
for i in range(axs.shape[0]):
for j in range(axs.shape[1]):
if i == j:
continue
axs[i,j].set_title('x: {}, y: {}'.format(df.columns[j],df.columns[i]),
position=(0.5,0.5))
因此，虽然可以深入挖掘每个AxesSubplot对象的内部并从中提取数据，但直接使用df的各个列要简单得多。一个例外是对角线:在内核密度图的情况下(假设diagonal='kde'关键字被传递给scatter_matrix)，您不能直接访问底层数据。在这种情况下，您可以从对角线AxesSubplots中提取直线
import matplotlib.pyplot as plt
index = 0
xdat,ydat = axs[index,index].get_lines()[0].get_data() # example for diagonal [0,0]
plt.figure()
plt.plot(xdat,ydat,'-')
plt.xlabel(df.columns[index])
plt.ylabel('density')页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/47967734
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