Tramamente.Expresar.Scatter_matrix

"Una matriz de dispersión se refiere a una matriz asociada con n matrices numéricas de la misma longitud.
Explore cómo podemos crear una matriz de dispersión con Plotly Express."

Sintaxis de funciones y lista de parámetros

La función toma la sintaxis como se expresa a continuación:

tramamente.expresar.shatter (data_frame = none, x = none, y = none, color = none, símbolo = ninguno,
size = none, hover_name = none, hover_data = none, custom_data = none, text = none,
facet_row = none, facet_col = none, facet_col_wrap = 0, facet_row_spacing = none,
facet_col_spacing = none, error_x = none, error_x_minus = none, error_y = none,
ERROR_Y_MINUS = NINGUNO, animation_frame = none, animation_group = none,
category_orders = Ninguno, etiquetas = none, orientation = none, color_discrete_sequence = none,
color_discrete_map = none, color_continuous_scale = none, range_color = none,
color_continuous_midpoint = none, symbol_sequence = none, symbol_map = none,
opacidad = none, size_max = none, marginal_x = none, marginal_y = none, tendline = none,
Trendline_options = None, TrendLine_Color_override = None, TrendLine_Scope = 'Trace',
log_x = false, log_y = false, range_x = none, range_y = none, render_mode = 'Auto',
title = none, plantlate = none, width = none, altura = ninguno)

El siguiente describe la lista de los parámetros de función más importantes que necesitará saber:

1. marco de datos - Especifica el marco de datos que contiene las columnas utilizadas en la gráfica.
2. X - Especifica los valores utilizados para colocar las marcas a lo largo del eje X en el plano cartesiano.
3. Y - Especifica los valores utilizados para colocar las marcas a lo largo del eje Y.
4. color - Establece los valores utilizados para asignar un color único a las marcas de la gráfica.
5. símbolo - Define los valores utilizados para asignar un símbolo a las marcas.

Ejemplo

El siguiente código crea una trama de matriz de dispersión básica:

Importar trama.expresar como PX
DF = PX.datos.iris()
Fig = PX.scatter_matrix (DF)
higo.espectáculo()

El código anterior debe devolver una figura como se muestra:

Para especificar las columnas, desea trazar; Puede usar el parámetro Dimensions:

Importar trama.expresar como PX
DF = PX.datos.iris()
Fig = PX.scatter_matrix (df, dimensions = ['Sepal_width', 'Sepal_Length'])
higo.espectáculo()

Para asignar un color a las marcas de dispersión, puede especificar la columna al parámetro de color como:

Importar trama.expresar como PX
de PyParsing import col
DF = PX.datos.iris()
Fig = PX.scatter_matrix (df, dimensions = ['sepal_width', 'sepal_length'], color = 'especies')
higo.espectáculo()

La figura resultante es como se muestra:

Para establecer el título de su gráfico de matriz de dispersión, puede usar el parámetro del título:

Importar trama.expresar como PX
de PyParsing import col
DF = PX.datos.iris()
Fig = PX.scatter_matrix (df, dimensions = ['sepal_width', 'sepal_length'], color = 'especies', title = 'Matriz de dispersión para datos de iris')
higo.espectáculo()

Producción:

Para establecer el ancho y la altura de su figura, use sus parámetros respectivos y establezca las dimensiones deseadas en píxeles.

Importar trama.expresar como PX
de PyParsing import col
DF = PX.datos.iris()
Fig = PX.scatter_matrix (df, dimensions = ['sepal_width', 'sepal_length'], color = 'especies', title = 'scatter matrix para datos de iris', width = 600, altura = 400)
higo.espectáculo()

Producción:

También puede establecer un color discreto como se muestra en el código a continuación:

Importar trama.expresar como PX
de PyParsing import col
DF = PX.datos.iris()
Fig = PX.scatter_matrix (df, dimensions = ['sepal_width', 'sepal_length'], color = 'especies', title = 'scatter matriz para datos de iris', width = 600, altura = 400, color_discrete_sequence = px, px, px,.colores.secuencial.Plasma_r, plantlate = 'Plotly_dark')
higo.espectáculo()

Producción:

Conclusión

Este artículo cubre los diversos métodos y técnicas para crear gráficos de matriz de dispersión utilizando el módulo Express Plotly.

Codificación feliz!!