數值欄位的散佈矩陣

你已經初步查看新的農夫市集資料，這個資料相當「寬」——每個市集的列包含很多欄位。與其逐一比對每一組數值欄位並畫散佈圖來觀察相關性，不如改用 pandas 的內建函式建立散佈矩陣。

透過 figsize 參數放大圖表尺寸，可以讓這個密集的視覺化有更多留白。由於點之間會大量重疊，降低點的不透明度可以更清楚呈現重疊的密度。

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用 Python 改善你的資料視覺化

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練習說明

將 markets DataFrame 的欄位子集化為 numeric_columns，讓散佈矩陣只顯示數值且非二元的欄位。
將圖尺寸增大為 15 乘以 10，以避免擁擠。
將點的不透明度降至 50%，以顯示重疊區域。

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

# 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()

編輯並執行程式碼