Dodatkowe wykresy pairplot
W tym ćwiczeniu poznasz kolejne przykłady dostosowywania funkcji
pairplot() do szybkiej analizy danych i identyfikowania
obszarów wartych dalszego zbadania.
Jedną z przydatnych opcji personalizacji jest jawne zdefiniowanie
x_vars i y_vars, które chcesz przeanalizować. Zamiast badać
wszystkie pary zmiennych, możesz skupić się wyłącznie na tych
zależnościach, które są dla ciebie istotne.
Wcześniej używaliśmy parametru kind do sterowania typami wykresów. Możemy
także użyć diag_kind, aby określić typ wykresów wyświetlanych na przekątnej.
W ostatnim przykładzie uwzględnimy wykres regresji i wykres KDE w funkcji pairplot.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wizualizacja danych z Seaborn – poziom średniozaawansowany
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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()