首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何更改由"pairs“函数生成的散点图对角线上的文本?

要更改由"pairs"函数生成的散点图对角线上的文本,可以使用matplotlib库中的"set_xticklabels"和"set_yticklabels"方法来实现。

首先,导入必要的库:

代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

接下来,使用"pairplot"函数生成散点图:

代码语言:txt
复制
data = sns.load_dataset("iris")
g = sns.pairplot(data)

然后,使用"set_xticklabels"和"set_yticklabels"方法更改对角线上的文本:

代码语言:txt
复制
for i, j in zip(*plt.np.triu_indices_from(g.axes, 1)):
    g.axes[i, j].set_xticklabels([])
    g.axes[i, j].set_yticklabels([])

最后,显示图形:

代码语言:txt
复制
plt.show()

这样就可以更改由"pairs"函数生成的散点图对角线上的文本。请注意,这只是一个示例,具体的实现可能因使用的库和数据集而有所不同。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

教程 | 如何利用散点图矩阵进行数据可视化

选自TowardsDataScience 作者:William Koehrsen 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、路 本文介绍了如何在 Python 中利用散点图矩阵(Pairs Plots...我们将看到如何为快速检查数据而创建默认散点图矩阵,以及如何为了更深入分析定制可视化方案。...我仍旧大为吃惊,一行简单代码就能够让我们得到整个图。散点图矩阵会构建两种基本图形:直方图和散点图。位于对角线位置直方图让我们看到了每一个变量分布,而对角线上散点图则展示了变量两两之间关系。...对角线上密度图使得对比洲之间分布相对于堆叠直方图更加容易。改变散点图透明度增加了图可读性,因为这些图存在相当多重叠(ovelapping)。 现在是默认散点图矩阵最后一个例子。...我们可以按照需要增加相关信息,这可以帮助我们解决如何写这个函数问题!最后一个例子,下图对角线上展示了总结统计信息: ?

2.6K80

R in action读书笔记(14)第十一章 中级绘图 之一:散点图(高能预警)

11.1.1 散点图矩阵 pairs()函数可以创建基础散点图矩阵。...主对角线上方和下方六幅散点图是相同,选项upper.panel =NULL将只生成下三角图形。...car包中scatterplotMatrix()函数也可以生成散点图矩阵,并有以下可选操作: 以某个因子为条件绘制散点图矩阵; 包含线性和平滑拟合曲线; 在主对角线放置箱线图、密度图或者直方图; 在各单元格边界添加轴须图...gclus包中cpairs()函数提供了一个有趣散点图矩阵变种。它含有可以重排矩阵中变 量位置选项,可以让相关性更高变量靠近主对角线。...smoothScatter()函数可利用核密度估计生成用颜色密度来表示点分布散点图,利用光平滑密度估计绘制散点图

1.9K20
  • Python实践:seaborn散点图矩阵(Pairs Plots)可视化数据

    Seaborn散点图矩阵(Pairs Plots) 在开始之前,我们需要知道我们有什么数据。我们可以将社会经济数据用熊猫(Pandas)数据框加载并查看列: ?...我仍然惊讶于一行简单代码就可以完成我们整个需求!散点图矩阵建立在两个基本图形上,直方图和散点图对角线上直方图允许我们看到单个变量分布,而上下三角形上散点图显示了两个变量之间关系。...请注意,我们对人口和gdp日志转换使这些变量正态分布,从而更全面地表示值。 上图更具信息性,但仍然存在一些问题:找不到叠加直方图,就像在对角线上那样,它非常易于理解。...对角线上密度图比堆积条容易比较各大洲之间分布。改变散点图透明度可以提高可读性,因为这些数字有相当多重叠(称为重叠绘图)。...相关系数现在出现在散点图上方。这是一个相对直接例子,但我们可以使用PairGrid将我们想要任何函数映射到图上。我们可以根据需要添加尽可能多信息,只要我们能够弄清楚如何编写函数

    3.3K20

    R语言从入门到精通:Day9

    散点图矩阵 一个散点图可以展示两个变量之间关系,如果有多个变量呢?散点图矩阵可以解决这个问题。散点图矩阵对应函数pairs(),图2 就是一个很好例子。 ?...图2:散点图矩阵示例 在上图中,对角线上变量名说明了每幅图形对应两个变量。同时,不难发现,对角线上图形是相同,可以通过参数 upper.panel = NULL 来控制只生成下三角图形。...创建散点图矩阵函数很多,比如: glus包 中 cpars() 函数 TeachingDemos包 中 pairs2() 函数 HH包 中xysplom() 函数 ResourceSelection...包 中 kepairs() 函数 SMPracticals包 中 pairs.mod() 函数。...两者主要区别在于lines()并不自己生成图形,而是在已有图形上添加信息。两个函数中控制生成图形参数为type。参数type选项如下: ? 图8:参数type ?

    1.1K20

    R语言绘图:复杂散点图绘制

    散点图矩阵 1.1 paris()函数 基础函数paris()函数用于创建散点图矩阵,panel.cor()函数是自定义面板函数(panel function),用于在矩阵上三角显示相关度;下三角使用系统预定义平滑函数...car包中scatterplotMatrix()函数,用于生成散点图矩阵,实际上,该函数pairs()封装器,用于产生增强散点图矩阵,spm是该函数别名。...reg.line # 默认值是lm,用于制定绘制回归直线函数 ellipse # 在非对角线绘制数据密度椭圆 groups # 对数据分组 by.groups # 如果设置为TRUE,那么回归直线按照分组来拟合...高密度散点图 2.1 smoothScatter()函数 基础包中smoothScatter()函数,可以利用核密度估计生成用颜色密度来表示点密度散点图。...三维散点图 三维散点图用于对三个变量之间交互关系进行可视化,scatterplot3d包中函数scatterplot3d(),可以用于绘制三维散点图: scatterplot3d(x, y=NULL

    3.1K20

    手把手教线性回归分析(附R语言实例)

    对角线上图并不符合这个形式。为何不符合呢?在这个语境下,这意味着找到某个事物和自身关系,而我们正在尝试确定某些变量对于另一个变量影响。...默认R中提供了函数pairs(),该函数产生散点图矩阵提供了基本功能。对医疗费用数据之中四个变量散点图矩阵如下图所示。...图4 散点图矩阵 与相关系数矩阵一样,每个行与列交叉点所在散点图表示其所在行与列两个变量相关关系。由于对角线上方和下方x轴和y轴是交换,所以对角线上图和下方图是互为转置。...一个改进后散点图矩阵可以用psych包中pairs.panels()函数来创建。...图5 散点图矩阵 在对角线上方,散点图被相关系数矩阵所取代。在对角线上,直方图描绘了每个特征数值分布。最后,对角线下方散点图带有额外可视化信息。

    7K32

    【独家】手把手教线性回归分析(附R语言实例)

    默认R中提供了函数pairs(),该函数产生散点图矩阵提供了基本功能。对医疗费用数据之中四个变量散点图矩阵如下图所示。...由于对角线上方和下方x轴和y轴是交换,所以对角线上图和下方图是互为转置。 你注意到这些散点图一些图案了吗?尽管有一些看上去像是随机密布点,但还是有一些似乎呈现了某种趋势。...一个改进后散点图矩阵可以用psych包中pairs.panels()函数来创建。...R代码及散点图矩阵如下: pairs.panels(insurance[c("age","bmi","children","charges")]) 图5 散点图矩阵 在对角线上方,散点图被相关系数矩阵所取代...在对角线上,直方图描绘了每个特征数值分布。最后,对角线下方散点图带有额外可视化信息。

    13.9K121

    教程 | 从特征分解到协方差矩阵:详细剖析和实现PCA算法

    这个矩阵对角线上两个元素分别是两特征方差,而其它元素是 a 和 b 协方差。两者被统一到了一个矩阵,因此我们可以利用协方差矩阵描述数据点之间方差和协方差,即经验性地描述我们观察到数据。...根据上述推导,我们发现达到优化目标就等价于将协方差矩阵对角化:即除对角线外其它元素化为 0,并且在对角线上将特征值按大小从上到下排列。...在上面的协方差矩阵中,1.07 和 0.64 分别代表变量 x 和变量 y 方差,而副对角线上 0.63 代表着变量 x 和 y 之间协方差。...在数学上,n 维空间并没有唯一描述,所以等价转换矩阵基也许可以令问题容易解决。...for i in range(len(eig_val))] eig_pairs.sort(reverse=True) feature=eig_pairs[0][1] 转化得到降维后数据: new_data_reduced

    4.6K91

    R多元线性回归容易忽视几个问题(3)异方差性

    经典假设条件里,Var(ε) =σ 2I,即随机扰动项协差阵主对角线上元素都是常数且相等,即每一随机扰动项方差都是有限相同值(同方差假定);且非主对角线上元素为零(非自相关假定),但是如果当这个假定不成立时...ε 协差阵主对角线上元素不相等时,称该随机扰动项存在异方差。...异方差检验方法主要有散点图、残差图、Goldfeld-Quandt检验、Glejser检验和White检验。 (一)散点图与残差图 定性分析主要利用散点图和残差图形状来初步判断异方差存在性。...若存在函数关系,则说明存在异方差;若无函数关系,则说明不存在异方差。比如检验形式: ? Glejser 检验特点是不仅能对异方差存在进行判断,而且还能对异方差随某个解释变量变化函数形式进行诊断。...0.7163 F-statistic: 74.23 on 1 and 28 DF, p-value: 2.317e-09 检验结果显示,残差绝对值与Xi存在|ˆεi|=0.2576(Xi)1/2 下次再讲如何克服异方差性问题

    3.1K30

    Copula 算法建模相依性分析股票收益率时间序列案例

    Copula主要吸引力在于,通过使用它们,你可以分别对相关结构和边缘(即每个随机变量分布)进行建模。 copulas如何工作 首先,让我们了解copula工作方式。...1.0000000 -0.7890814 \[3,\] 0.1937548 -0.7890814 1.0000000 pairs.panels(U) 这是包含新随机变量散点图矩阵u。...现在我们已经通过copula(普通copula)指定了相依结构并设置了边缘,mvdc()函数生成了所需分布。然后我们可以使用rmvdc()函数生成随机样本。...colnames(Z2)< - c(“x1”,“x2”,“x3”) pairs.panels(Z2) 模拟数据当然非常接近之前数据,显示在下面的散点图矩阵中: 简单应用示例 现在为现实世界例子...因此,我们估计边缘参数。 直方图显示如下: 现在我们在函数中应用copula,从生成多变量分布中获取模拟观测值。最后,我们将模拟结果与原始数据进行比较。

    1K10

    散点图及数据分布情况

    5.3 使用不同于默认设置点形 Q:如何更改散点图中默认数据点点形?...调用R基础绘图系统中pairs()函数可以绘制散点图矩阵 #继续使用countries数据集 c2009 % filter(Year == 2009) %>% select...missing(cex.cor)) cex.cor <- 0.8/strwidth(txt) text(0.5, 0.5, txt, cex = cex.cor * (1 + r) / 2) } #在面板对角线上展示各个变量直方图...A:使用stat_density2d()函数实现。该函数给出一个基于数据二维核密度估计。 二维核密度估计类似于stat_density()函数生成一维密度核估计。...传递一个指定x和y带宽向量到h,这个参数会被传递给实际生成密度估计函数kde2d().在本例中,我们将在x,y轴方向上生成一个更小带宽,以使密度估计对数据拟合程度更高。

    8.1K10

    用Pandas在Python中可视化机器学习数据

    在这篇文章中,您将会发现如何在Python中使用Pandas来可视化您机器学习数据。 让我们开始吧。...names=names) data.plot(kind='density', subplots=True, layout=(3,3), sharex=False) plt.show() 相比于直方图,我们可以清晰看到每个特征分布...这很有用,因为我们可以使用相同数据在同一幅图中看到两个不同视图。我们还可以看到每个变量在从左上到右下对角线上完全正相关(如您所期望那样)。...从不同角度来看两者之间关系,是非常有用。由于对角线上散点图都是由每一个变量自己绘制出小点,所以对角线显示了每个特征直方图。...具体来说,也就是如何绘制你数据图: 直方图 密度图 箱线图 相关矩阵图 散点图矩阵

    6.1K50

    10个实用数据可视化图表总结

    如果我们针对 x 和 y 轴绘制这两个值,我们将得到一个散点图散点图位于对角线上。这意味着样本分布是正态分布。如果散点图位于左边或右边而不是对角线,这意味着样本不是正态分布。...生成正态分布数据。...import statsmodels.api as sm # q-q plot sm.qqplot(gauss_data, line='s') plt.show() 该图显示散点位于对角线上。...8、分簇散点图(Swarm plot) Swarm plot 是另一个受“beeswarm”启发有趣图表。通过此图我们可以轻松了解不同分类值如何沿数值轴分布 [5]。...10、词云(Word Cloud) 词云图想法非常简单。假设我们有一组文本文档。单词有很多,有些是经常出现,有些是很少出现

    2.4K50

    用Pandas在Python中可视化机器学习数据

    您必须了解您数据才能从机器学习算法中获得最佳结果。 了解您数据最快方法是使用数据可视化。 在这篇文章中,您将会发现如何使用Pandas在Python中可视化您机器学习数据。...这是有用,因为我们可以在同一个图中看到两个不同视图。我们还可以看到每个变量在从左上角到右下角对角线上完全正相关(如您所期望那样)。...散点图矩阵 散点图将两个变量之间关系显示为二维点,每个属性一个轴。您可以为数据中每对属性创建一个散点图。一起绘制所有这些散点图被称为散点图矩阵。...从不同角度来看,这都是非常有用。由于每个变量散点图都没有绘制点,所以对角线显示了每个属性直方图。...具体来说,你学会了如何使用如下方法来绘制你数据: 直方图 密度图 盒和晶须图 相关矩阵图 散点图矩阵

    2.8K60

    计算与推断思维 十四、回归推断

    我们知道如何找到穿过散点图最佳直线来绘制。在所有直线中它估计均方误差最小,从这个角度来看,这条线是最好。 但是,如果我们数据是更大总体样本呢?...因此,我们推断目标是将信号从噪声中分离出来。 详细地说,回归模型规定了,散点图点是随机生成,如下所示。 x和y之间关系是完全线性。我们看不到这个“真实直线”,但它是存在。...散点图通过将线上点垂直移动,或上或下来创建,如下所示: 对于每个x,找到真实直线上相应点(即信号),然后生成噪声或误差。 误差从误差总体中带放回随机抽取,总体是均值为 0 正态分布。...创建一个点,横坐标为x,纵坐标为“x处真实高度加上误差”。 最后,从散点图中删除真正线,只显示创建点。 基于这个散点图,我们应该如何估计真实直线? 我们可以使其穿过散点图最佳直线是回归线。...所以回归线是真实直线自然估计。 下面的模拟显示了回归直线与真实直线距离。 第一个面板显示如何从真实直线生成散点图。 第二个显示我们看到散点图。 第三个显示穿过散点图回归线。

    98710

    【视频】Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析|附代码数据

    如何使用copula 分析数据 回想一下,您可以使用累积分布函数将任何分布转换为均匀分布。同样,您可以使用逆累积分布函数将均匀分布转换为任何分布。...首先从二元正态分布中生成样本: 通过给 x1和x2累积分布函数进行采样,我们可以将其转化成均匀分布。... 1.0000000 -0.7890814 \[3,\] 0.1937548 -0.7890814 1.0000000  pairs.panels(U) 这是包含新随机变量散点图矩阵u。 ...现在我们已经通过copula(普通copula)指定了相依结构并设置了边缘,mvdc()函数生成了所需分布。然后我们可以使用rmvdc()函数生成随机样本。  ...colnames(Z2)< -  c(“x1”,“x2”,“x3”) pairs.panels(Z2) 模拟数据当然非常接近之前数据,显示在下面的散点图矩阵中: 简单应用示例 现在为现实世界例子。

    77510

    【视频】Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析|附代码数据

    如何使用copula 分析数据 回想一下,您可以使用累积分布函数将任何分布转换为均匀分布。同样,您可以使用逆累积分布函数将均匀分布转换为任何分布。...首先从二元正态分布中生成样本: 通过给 x1和x2累积分布函数进行采样,我们可以将其转化成均匀分布。... -0.7890814 [3,] 0.1937548 -0.7890814 1.0000000  pairs.panels(U) 这是包含新随机变量散点图矩阵u。 ...现在我们已经通过copula(普通copula)指定了相依结构并设置了边缘,mvdc()函数生成了所需分布。然后我们可以使用rmvdc()函数生成随机样本。  ...colnames(Z2)< -  c(“x1”,“x2”,“x3”) pairs.panels(Z2) 模拟数据当然非常接近之前数据,显示在下面的散点图矩阵中: 简单应用示例 现在为现实世界例子

    79740

    【视频】Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析

    如何使用copula 分析数据 回想一下,您可以使用累积分布函数将任何分布转换为均匀分布。同样,您可以使用逆累积分布函数将均匀分布转换为任何分布。...首先从二元正态分布中生成样本: 通过给 x1和x2累积分布函数进行采样,我们可以将其转化成均匀分布。...1.0000000 -0.7890814 \[3,\] 0.1937548 -0.7890814 1.0000000 pairs.panels(U) 这是包含新随机变量散点图矩阵u。...现在我们已经通过copula(普通copula)指定了相依结构并设置了边缘,mvdc()函数生成了所需分布。然后我们可以使用rmvdc()函数生成随机样本。...colnames(Z2)< - c(“x1”,“x2”,“x3”) pairs.panels(Z2) 模拟数据当然非常接近之前数据,显示在下面的散点图矩阵中: 简单应用示例 现在为现实世界例子

    74530
    领券