Matrice de nuages de points des colonnes numériques
Vous avez exploré les nouvelles données sur les marchés publics, et elles sont plutôt larges — il y a beaucoup de colonnes d'information pour chaque marché. Plutôt que d'examiner minutieusement chaque combinaison de colonnes numériques et de créer un nuage de points pour inspecter les corrélations, vous décidez de générer une matrice de nuages de points à l'aide de la fonction intégrée de pandas.
Augmenter la taille de la figure avec l'argument figsize aidera à aérer une visualisation dense. Comme les points se chevaucheront beaucoup, réduire l'opacité des points aidera à montrer la densité de ces chevauchements.
Cette activité fait partie du cours
Améliorer vos visualisations de données en Python
Instructions de l’exercice
- Réduisez le DataFrame
marketsaux colonnesnumeric_columnspour que la matrice n'affiche que des colonnes numériques non binaires. - Augmentez la taille de la figure à
15par10pour éviter l'encombrement. - Réduisez l'opacité des points à 50 % pour faire ressortir les zones de chevauchement.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Select just the numeric columns (exluding individual goods)
numeric_columns = ['lat', 'lon', 'months_open', 'num_items_sold', 'state_pop']
# Make a scatter matrix of numeric columns
pd.plotting.scatter_matrix(markets[____],
# Make figure large to show details
figsize = ____,
# Lower point opacity to show overlap
alpha = ____)
plt.show()