pandas中scatter_matrix函数

pandas中scatter_matrix函数

from pandas.plotting import scatter_matrix

attributes = ["median_house_value", "median_income", "total_rooms", "housing_median_age"]
scatter_matrix(housing[attributes], figsize=(12, 8))
plt.show()

pandas中scatter_matrix函数，它会绘制出每个数值属性相对于其他数值属性的相关值。如果pandas将每个变量都与自身相对，那么主对角线将全都是直线，这样毫无意义，所以取而代之的方法是，Pandas在这几个图中显示了每个属性的直方图。
scatter_matrix(frame, alpha=0.5, c,figsize=None, ax=None, diagonal='hist', marker='.', density_kwds=None,hist_kwds=None, range_padding=0.05, **kwds)

1. frame：(DataFrame)，DataFrame对象
2. alpha：(float, 可选)， 图像透明度，一般取(0,1]
3. figsize: ((float,float), 可选)，以英寸为单位的图像大小，一般以元组 (width, height) 形式设置
4. ax：(Matplotlib axis object, 可选)，一般取None
5. diagonal：({‘hist’, ‘kde’})，必须且只能在{‘hist’, ‘kde’}中选择1个，’hist’表示直方图(Histogram plot),’kde’表示核密度估计(Kernel Density Estimation)；该参数是scatter_matrix函数的关键参数，下文将做进一步介绍
6. marker：(str, 可选)， Matplotlib可用的标记类型，如’.’，’,’，’o’等
7. density_kwds：(other plotting keyword arguments，可选)，与kde相关的字典参数
8. hist_kwds：(other plotting keyword arguments，可选)，与hist相关的字典参数
9. range_padding：(float, 可选)，图像在x轴、y轴原点附近的留白(padding)，该值越大，留白距离越大，图像远离坐标原点
10. kwds：(other plotting keyword arguments，可选)，与scatter_matrix函数本身相关的字典参数