机器学习——可视化绘图matplotlib和seaborn

安装matplotlib和seaborn

https://blog.csdn.net/Jia_jinjin/article/details/80428598

seaborn 

pairplot：特征两两对比

参数说明：

data：数据。 g = sns.pairplot(data)

hue：根据指定的特征用不同的颜色显示数据，即指定分类标准。g = sns.pairplot(data, hue="label")，即用lable这个属性来使用不同的颜色进行画图

palette：用调色板的颜色来画图，g = sns.pairplot(data, hue="label", palette="husl")，其实就是画图的色彩变得好看一些并没有什么实质性的作用

marker: 用不同的形状每个类别的图像。例如有的是三角，有的是圆点，g = sns.pairplot(data, hue="label", markers=["o", "s", "D"])

diag_kind：关于单变量图（自己与自己比较）的设定，g = sns.pairplot(data, diag_kind="kde") ，单变量为线形图，其他散点

kind：给非单变量图增加画图样式，g = sns.pairplot(data, kind="reg") ，增加线性回归

vars：只留几个特征两两比较，g = sns.pairplot(data, vars=["X1", "X2"])

plot_kws / diag_kws：可以设置画图的具体参数更改

g = sns.pairplot(data, diag_kind="kde", markers="+",

... plot_kws=dict(s=50, edgecolor="b", linewidth=1),
... diag_kws=dict(shade=True))
参考文献：

https://www.jianshu.com/p/6e18d21a4cad

https://blog.csdn.net/u013395516/article/details/79738262