可视化绘图技巧100篇基础篇（十二）-矩阵散点图

目录

前言

适用场景

图例

绘画工具及代码实现  

SPSS

ArcMap

散点图矩阵向导

MATLAB

 TABLEAU        

python

1.matplotlib绘制矩阵散点图

2. seaborn绘制矩阵散点图

EXCEL

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前言

矩阵散点图（Matrix Scatter Plot）是散点图的扩展，当欲同时观察多个变量间的相关关系时，若一一绘制它们间的简单散点图，十分麻烦。此时可利用散点图矩阵来同时绘制各自变量间的散点图，这样可以快速发现多个变量间的主要相关性，这一点在进行多元线性回归时显得尤为重要，它从一定程度上克服了在平面上展示高维数据的困难，在展示多维数据的两两关系时有着不可替代的作用。

关键特征：
1、多变量关系展示：

对角线上方和下方的图是散点图，显示两个变量之间的关系。散点的分布可以揭示变量之间是否存在相关性，比如线性关系、非线性关系或没有明显关系。

2、分布可视化：

对角线上的图通常是直方图或密度图，显示单个变量的分布。这有助于了解数据的分布形状、集中趋势和离散程度。

3、数据分组：

不同的颜色或形状可以代表数据中的分类变量。

用途：
关系识别：快速识别多个变量