Macierz wykresów rozrzutu dla kolumn numerycznych
Zbadałeś/-aś nowe dane dotyczące targowisk rolniczych – zbiór jest dość szeroki, z wieloma kolumnami informacji dla każdego wiersza. Zamiast mozolnie przeglądać każdą kombinację kolumn numerycznych i tworzyć osobne wykresy rozrzutu w celu sprawdzenia korelacji, zdecydujesz się na macierz wykresów rozrzutu, korzystając z wbudowanej funkcji biblioteki pandas.
Zwiększenie rozmiaru wykresu za pomocą argumentu figsize nada gęstej wizualizacji więcej przestrzeni. Ponieważ punkty będą na siebie mocno nachodzić, zmniejszenie przezroczystości pomoże lepiej ukazać gęstość tych nakładań.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Ulepszanie wizualizacji danych w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Ogranicz kolumny ramki danych
marketsdonumeric_columns, aby macierz wykresów rozrzutu uwzględniała tylko numeryczne kolumny niebinarne. - Zwiększ rozmiar wykresu do
15na10, żeby uniknąć ścieśnienia elementów. - Zmniejsz przezroczystość punktów do 50%, aby uwidocznić obszary nakładania się.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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()