Дополнительные примеры pairplot
В этом упражнении мы рассмотрим ещё несколько примеров настройки функции
pairplot() для быстрого анализа данных и выявления
областей, заслуживающих более детального изучения.
Одна из полезных возможностей настройки — явное задание
x_vars и y_vars, которые вы хотите исследовать. Вместо того чтобы рассматривать
все попарные зависимости, этот подход позволяет сосредоточиться только на тех
взаимосвязях, которые представляют интерес.
Мы уже использовали параметр kind для управления типами графиков. Также можно
использовать diag_kind, чтобы задать тип графиков на диагонали.
В финальном примере мы добавим в pairplot регрессионный график и график KDE.
Это упражнение является частью курса
Средний уровень визуализации данных с Seaborn
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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()