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三、矩阵图可视化

1、jointplot函数：2个变量柱状图(外边缘)+散点图(内中心)可视化，在2个垂直的坐标轴上显示

    sns.jointplot(x=cols[0],y=cols[1],data=data_frame,
                kind='scatter',           # scatter 散点图、reg 散点线性回归分析图、hist、hex 六角形图、kde 等高线核密度图、resid 线性回归的残差图，尝试测试-----------------
#                 size=7,space=0.2,ratio=5, #大小、间距、布局高度比、
                  )

(1)、柱状图+散点图/矩形密度图可视化：尽量都为类别型特征

(2)、柱状图+六边形图/散点线性回归分析图/等高线核密度图/线性回归的残差图可视化

2个变量必须都为int类型特征

(3)、2个变量直方曲线(外边缘)+密度图(内中心)可视化：必须都为数值型特征(即可离散int可连续float)

2、JointGrid函数：jointplot其实是JoinGrid的一个封装

fig=sns.JointGrid(x=cols[0],y=cols[1],data=data_frame,)

(1)、2个变量直方曲线(外边缘)+密度图(内中心)可视化：必须都为数值型特征

(2)、2个变量直方曲线(外边缘)+散点图(内中心,可加趋势线)可视化

必须都为数值型特征

3、pairplot函数：pairplot比PairGrid慢

    sns.pairplot(data_frame,
                hue=cols[0],          # 按照某一字段进行分类
                kind = 'scatter',     # 设置右上，scatter 散点图、reg 散点线性回归分析图
                diag_kind="hist",     # 设置对角线(默认右下)，hist 柱状图、kde 密度图
#                 palette="husl",     # 设置调色板
#                 markers=["o", "s", "D"],  # 设置不同系列的点样式（这里根据参考分类个数）
#                 size = 2,           # 图表大小
#                 plot_kws={'s':20},    # 设置点大小
#                 diag_kws={shade=True,edgecolor='w'},  # 设置对角线柱状图样式
                )

(1)、矩阵关系图：所有特征的多图分析，矩阵分布图(自动全部数值型特征)：柱状图(对角线)、散点图

(2)、矩阵分布图(自动全部数值型特征)：折线图(对角线)、散点趋势线图

4、PairGrid函数

    g1 = sns.PairGrid(data=data_frame,              # 创建绘图表格区域
                     hue=class_col,
                     palette="Set2",                # 设置调色板
#                      hue_kws={"marker": ["o", "s", "D"]}
                    )

(1)、矩阵分布图(手动拆分绘制)：全散点图

(2)、PairGrid函数矩阵分布图(手动拆分绘制)：柱状图(对角线)、散点图

(3)、PairGrid函数矩阵分布图(手动拆分绘制)：折线图/柱状图(对角线)、散点趋势线图、等高线图

5、FacetGrid函数

    g = sns.FacetGrid(data=data_frame,
                      col=cols[0], row=cols[1],
                      hue=cols[2],
                      palette='cool',
                      )

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