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                python可視化分析(四)-繪制邊緣直方圖

                python可視化分析(四)-繪制邊緣直方圖

                實(shí)現(xiàn)功能

                python繪制邊緣直方圖,用于展示X和Y之間的關(guān)系、及X和Y的單變量分布情況,常用于數(shù)據(jù)探索分析。

                實(shí)現(xiàn)代碼

                1

                import pandas as pd

                2

                import matplotlib as mpl

                3

                import matplotlib.pyplot as plt

                4

                import seaborn as sns

                5

                import warnings

                6

                warnings.filterwarnings(action=’once’)

                7

                plt.style.use(‘seaborn-whitegrid’)

                8

                sns.set_style(“whitegrid”)

                9

                print(mpl.__version__)

                10

                print(sns.__version__)

                11

                12

                def draw_Marginal_Histogram(file):

                13

                # Import Data

                14

                df = pd.read_csv(file)

                15

                16

                # Create Fig and gridspec

                17

                fig = plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=100)

                18

                grid = plt.GridSpec(4, 4, hspace=0.5, wspace=0.2)

                19

                20

                # Define the axes

                21

                ax_main = fig.add_subplot(grid[:-1, :-1])

                22

                ax_right = fig.add_subplot(grid[:-1, -1], xticklabels=[], yticklabels=[])

                23

                ax_bottom = fig.add_subplot(grid[-1, 0:-1], xticklabels=[], yticklabels=[])

                24

                25

                # Scatterplot on main ax

                26

                ax_main.scatter(‘displ’,

                27

                ‘hwy’,

                28

                s=df.cty * 4,

                29

                c=df.manufacturer.astype(‘category’).cat.codes,

                30

                alpha=.9,

                31

                data=df,

                32

                cmap=”Set1″,

                33

                edgecolors=’gray’,

                34

                linewidths=.5)

                35

                36

                # histogram on the right

                37

                ax_bottom.hist(df.displ,

                38

                40,

                39

                histtype=’stepfilled’,

                40

                orientation=’vertical’,

                41

                color=’#098154′)

                42

                ax_bottom.invert_yaxis()

                43

                44

                # histogram in the bottom

                45

                ax_right.hist(df.hwy,

                46

                40,

                47

                histtype=’stepfilled’,

                48

                orientation=’horizontal’,

                49

                color=’#098154′)

                50

                51

                # Decorations

                52

                ax_main.set(title=’Scatterplot with Histograms displ vs hwy’,

                53

                xlabel=’displ’,

                54

                ylabel=’hwy’)

                55

                ax_main.title.set_fontsize(10)

                56

                for item in ([ax_main.xaxis.label, ax_main.yaxis.label] +

                57

                ax_main.get_xticklabels() + ax_main.get_yticklabels()):

                58

                item.set_fontsize(10)

                59

                60

                xlabels = ax_main.get_xticks().tolist()

                61

                ax_main.set_xticklabels(xlabels)

                62

                plt.show()

                63

                64

                draw_Marginal_Histogram(“F:數(shù)據(jù)雜壇datasetsmpg_ggplot2.csv”)

                實(shí)現(xiàn)效果

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