Додаткові pairplot-графіки
У цій вправі ви розглянете ще кілька прикладів, як можна налаштовувати pairplot() для швидкого аналізу даних і визначення ділянок інтересу, які варто дослідити детальніше.
Корисне налаштування — явне визначення x_vars та y_vars, які ви хочете переглянути. Замість аналізу всіх попарних зв'язків це дає змогу зосередитися лише на тих взаємодіях, які вас цікавлять.
Ми вже розглядали параметр kind для керування типами графіків. Також можна використовувати diag_kind, щоб керувати типами графіків на діагоналях. У фінальному прикладі ми додамо регресію та kde-графік до pairplot.
Ця вправа є частиною курсу
Середній рівень візуалізації даних із Seaborn
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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()