Spridningsmatris för numeriska kolumner
Du har undersökt den nya datan om bondsmarknader och märkt att den är ganska bred – med många kolumner av information för varje marknad. I stället för att mödosamt gå igenom varje kombination av numeriska kolumner och skapa ett spridningsdiagram för att undersöka korrelationer väljer du att använda pandas inbyggda funktion för att skapa en spridningsmatris.
Att öka figurstorleken med argumentet figsize ger den täta visualiseringen lite mer utrymme att andas. Eftersom det kommer att finnas mycket överlappning mellan punkterna hjälper det att minska punkternas opacitet för att tydligare visa hur täta överlappningarna är.
Den här övningen är en del av kursen
Förbättra dina datavisualiseringar i Python
Övningsinstruktioner
- Välj ut kolumnerna
numeric_columnsfrån DataFrame:nmarketsså att spridningsmatrisen bara visar numeriska icke-binära kolumner. - Öka figurstorleken till
15gånger10för att undvika trängsel. - Minska punkternas opacitet till 50 % för att visa områden med överlappning.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# 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()