Spiski.Wyrazić.Scatter_matrix

„Matryca rozproszenia odnosi się do matrycy związanej z N tablicami liczbowymi o tej samej długości.
Pozwól nam zbadać, w jaki sposób możemy stworzyć macierz rozproszenia z Plotly Express."

Składnia funkcji i lista parametrów

Funkcja przyjmuje składnię, jak wyrażono poniżej:

spiski.wyrazić.rozproszenie (data_frame = brak, x = brak, y = brak, kolor = brak, symbol = brak,
rozmiar = brak, poduszka_nazwa = brak, poduszka_data = brak, custom_data = brak, tekst = brak,
facet_row = brak, facet_col = brak, facet_col_wrap = 0, facet_row_spacing = brak,
facet_col_spacing = brak, error_x = brak, error_x_minus = brak, błąd_y = brak,
error_y_minus = brak, animation_frame = brak, animation_group = brak,
kategoria_orders = brak, etykiety = brak, orientacja = brak, color_discrete_secence = brak,
color_discrete_map = Brak, color_continouse_scale = brak, range_color = brak,
color_continous_midpoint = brak, symbol_secence = brak, symbol_map = brak,
krycia = brak, size_max = brak, marginal_x = brak, marginal_y = brak, trendline = brak,
Trendline_Options = Brak, Trendline_Color_Override = Brak, Trendline_scope = „Trace”,
log_x = false, log_y = false, range_x = brak, range_y = brak, render_mode = „auto”,
title = brak, szablon = brak, szerokość = brak, wysokość = brak)

Poniżej przedstawiono listę najważniejszych parametrów funkcji, które musisz wiedzieć:

1. ramka danych - Określa ramkę danych zawierającej kolumny używane na wykresie.
2. X - Określa wartości używane do ustawienia znaków wzdłuż osi x w płaszczyźnie kartezjańskiej.
3. y - Określa wartości użyte do ustawiania znaków wzdłuż osi y.
4. kolor - ustawia wartości użyte do przypisania unikalnego koloru do znaków wykresu.
5. symbol - definiuje wartości używane do przypisania symbolu do znaków.

Przykład

Poniższy kod tworzy podstawowy wykres macierzy rozproszenia:

importować fabuły.Wyraź jako PX
df = px.dane.irys()
Ryc. = PX.Scatter_matrix (DF)
Figa.pokazywać()

Kod powyżej powinien zwrócić liczbę, jak pokazano:

Aby określić kolumny, chcesz wykreślić; Możesz użyć parametru wymiarów:

importować fabuły.Wyraź jako PX
df = px.dane.irys()
Ryc. = PX.Scatter_matrix (df, Dimensions = ['sepal_width', „sepal_length”])
Figa.pokazywać()

Aby przypisać kolor do znaków rozproszenia, możesz określić kolumnę do parametru koloru jako:

importować fabuły.Wyraź jako PX
od Pyparsing Import col
df = px.dane.irys()
Ryc. = PX.Scatter_matrix (df, Dimensions = ['sepal_width', „sepal_length”], color = „gatunek”)
Figa.pokazywać()

Powstała liczba jest jak pokazana:

Aby ustawić tytuł wykresu matrycy rozproszenia, możesz użyć parametru tytułu:

importować fabuły.Wyraź jako PX
od Pyparsing Import col
df = px.dane.irys()
Ryc. = PX.Scatter_matrix (df, Dimensions = ['sepal_width', „sepal_length”], color = „gatunek”, title = 'macierz rozproszenia danych tęczówki')
Figa.pokazywać()

Wyjście:

Aby ustawić szerokość i wysokość figury, użyj ich odpowiednich parametrów i ustaw pożądane wymiary w pikselach.

importować fabuły.Wyraź jako PX
od Pyparsing Import col
df = px.dane.irys()
Ryc. = PX.Scatter_matrix (df, wymiary = ['sepal_width', „sepal_length”], color = „gatunek”, title = 'macierz rozproszenia danych tęczówki', szerokość = 600, wysokość = 400)
Figa.pokazywać()

Wyjście:

Możesz także ustawić dyskretny kolor, jak pokazano w poniższym kodzie:

importować fabuły.Wyraź jako PX
od Pyparsing Import col
df = px.dane.irys()
Ryc. = PX.Scatter_matrix (df, wymiary = ['sepal_width', 'sepal_length'], color = 'gatunki', title = 'macierz rozproszenia danych tęczówki', szerokość = 600, wysokość = 400, color_discrete_secences = px = px.zabarwienie.sekwencyjny.Plasma_r, matryca = 'plotly_dark')
Figa.pokazywać()

Wyjście:

Wniosek

W tym artykule obejmuje różne metody i techniki tworzenia wykresów macierzy rozproszenia za pomocą modułu ekspresowego Plotly.

Szczęśliwe kodowanie!!