数值列的散点矩阵

您已经查看了新的农贸市场数据，表格相当"宽"——每一行市场都有很多信息列。与其逐一遍历每种数值列组合并绘制散点图来观察相关性，不如使用 pandas 的内置函数来生成散点矩阵。

通过 figsize 参数增大图像尺寸，可以让这张信息密集的可视化更"透气"。由于点之间会有大量重叠，降低点的不透明度有助于呈现这些重叠区域的密度。

本练习是课程的一部分

用 Python 提升数据可视化

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练习说明

将 markets DataFrame 的列子集化为 numeric_columns，使散点矩阵只显示数值型的非二元列。
将图像尺寸增大到 15×10，以避免拥挤。
将点的不透明度降低到 50%，以显示重叠区域。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# 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()

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