추가 pairplot 연습
이 연습에서는 데이터를 빠르게 분석하고 추가 분석이 필요한 관심 영역을 파악할 수 있도록 pairplot()을 커스터마이즈하는 몇 가지 예제를 살펴보겠습니다.
유용한 커스터마이즈 방법 중 하나는 살펴보고자 하는 x_vars와 y_vars를 명시적으로 지정하는 것입니다. 모든 쌍별 관계를 확인하는 대신, 이 기능을 사용하면 관심 있는 특정 상호작용만 집중적으로 볼 수 있습니다.
이미 kind를 사용해 플롯 유형을 제어하는 방법을 살펴보았습니다. 대각선에 표시되는 플롯 유형은 diag_kind로 제어할 수 있습니다. 마지막 예제에서는 pairplot에 회귀(regression)와 kde 플롯을 포함하겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Seaborn으로 배우는 중급 데이터 시각화
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Build a pairplot with different x and y variables
sns.___(data=df,
___=["fatal_collisions_speeding", "fatal_collisions_alc"],
___=['premiums', 'insurance_losses'],
kind='scatter',
hue='Region',
___='husl')
plt.show()
plt.clf()