BaşlayınÜcretsiz başlayın

Ek pairplot'lar

Bu egzersizde, veriyi hızlıca analiz etmek ve ek analize değer olabilecek ilgi alanlarını belirlemek için pairplot()'un nasıl özelleştirilebileceğine dair birkaç ek örnek göreceksin.

Faydalı özelleştirmelerden biri, incelemek istediğin x_vars ve y_vars'ı açıkça tanımlamaktır. Tüm ikili ilişkileri incelemek yerine, bu özellik yalnızca ilgini çekebilecek belirli etkileşimlere bakmana olanak tanır.

Grafik türlerini kontrol etmek için kind kullanımına zaten baktık. Ayrıca, köşegendeki grafik türlerini kontrol etmek için diag_kind de kullanabiliriz. Son örnekte, pairplot içine bir regresyon ve kde grafiği ekleyeceğiz.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Seaborn ile Orta Düzey Veri Görselleştirme

Kursa Göz Atın

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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()
Kodu Düzenle ve Çalıştır