pairplot 中参数hue的作用就是在图像中将输出的散点图按照hue指定的特征或标签的类别的颜色种类进行区分

本文介绍了如何使用sns.pairplot函数在Seaborn库中,通过设置hue参数为Outcome,来根据糖尿病数据集中目标变量的不同类别,用不同颜色区分散点图中的数据点,实现更直观的数据可视化。

sns.pairplot(diabetes,hue="Outcome");

pairplot 中参数hue的作用就是在图像中将输出的散点图按照hue指定的特征或标签的类别的颜色种类进行区分

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Jupyter Notebook中可以使用多种Python可视化库进行数据可视化,以下是其中一些常用的库和用法: 1. Matplotlib:用于绘制静态图表,例如折线图、散点图、柱状图等。 ```python import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # 绘制折线图 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] plt.plot(x, y) # 绘制散点图 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] plt.scatter(x, y) # 绘制柱状图 x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] y = [2, 4, 6, 8, 10] plt.bar(x, y) ``` 2. Seaborn:基于Matplotlib的高级可视化库,用于绘制统计图形,例如热力图、箱线图、核密度图等。 ```python import seaborn as sns %matplotlib inline # 绘制热力图 flights = sns.load_dataset('flights') flights = flights.pivot('month', 'year', 'passengers') sns.heatmap(flights) # 绘制箱线图 tips = sns.load_dataset('tips') sns.boxplot(x='day', y='total_bill', data=tips) # 绘制核密度图 iris = sns.load_dataset('iris') sns.kdeplot(data=iris, x='sepal_length', hue='species') ``` 3. Plotly:用于绘制交互式图表,例如线图、散点图、热力图等。 ```python import plotly.express as px # 绘制线图 df = px.data.gapminder() fig = px.line(df, x='year', y='lifeExp', color='continent') fig.show() # 绘制散点图 df = px.data.iris() fig = px.scatter(df, x='sepal_width', y='sepal_length', color='species') fig.show() # 绘制热力图 df = px.data.tips() fig = px.density_heatmap(df, x='total_bill', y='tip') fig.show() ``` 这些只是其中的一部分可视化库和用法,你可以根据实际情况选择适合自己的库和方法。
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