使用matplotlib从网格上的数据框中绘制散点图[重复]

Question

这个问题已经在这里有了答案：

• matplotlib通过单个列表迭代子图轴数组 4个答案
• 循环遍历函数以绘制多个子图，Python 2答案

有没有一种方法可以对数据框所有列中的散点图进行网格处理，其中Y是数据框列之一？

为此，我可以在matplotlib或seaborn上执行for循环（请参见下面的代码），但不能使它们显示在网格上。

我希望将它们显示在网格可视化中，以便于比较它们。

这是我可以做的：

for col in boston_df:
    plt.scatter(boston_df[col], boston_df["MEDV"], c="red", label=col)
    plt.ylabel("medv")
    plt.legend()
    plt.show()

要么

for col in boston_df:
    sns.regplot(x=boston_df[col], y=boston_df["MEDV"])
    plt.show()

现在，如果我尝试创建一个子图，并在这样的循环中使用ax.scatter（）

fig, ax = plt.subplots(3, 5,figsize=(16,6))
for col in boston_df:
    ax.scatter(boston_df[col], boston_df["MEDV"], c="red", label=col)
    plt.ylabel("medv")
    plt.legend()
    plt.show()

它给我错误AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'scatter'

找到一些像这样的简单解决方案会很不错：

df.hist(figsize=(18,10), density=True, label=df.columns)
plt.show()

Answer 1

考虑使用pandas DataFrame.plot和seaborn的regplot的ax参数：

fig, ax = plt.subplots(1, 5, figsize=(16,6))

for i,col in enumerate(boston_df.columns[1:]):
     #boston_df.plot(kind='scatter', x=col, y='MEDV', ax=ax[i])
     sns.regplot(x=boston_df[col], y=boston_df["MEDV"], ax=ax[i])

fig.suptitle('My Scatter Plots')
fig.tight_layout()
fig.subplots_adjust(top=0.95)      # TO ACCOMMODATE TITLE

plt.show()

---

为了演示随机数据：

import numpy as np
import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

### DATA BUILD
np.random.seed(6012019)
random_df = pd.DataFrame(np.random.randn(50,6), 
                         columns = ['MEDV', 'COL1', 'COL2', 'COL3', 'COL4', 'COL5'])

### PLOT BUILD
fig, ax = plt.subplots(1, 5, figsize=(16,6))

for i,col in enumerate(random_df.columns[1:]):
     #random_df.plot(kind='scatter', x=col, y='MEDV', ax=ax[i])
     sns.regplot(x=random_df[col], y=random_df["MEDV"], ax=ax[i])

fig.suptitle('My Scatter Plots')
fig.tight_layout()
fig.subplots_adjust(top=0.95)

plt.show()
plt.clf()
plt.close()

对于跨多列的多行，请使用索引ax[row_idx, col_idx]将分配调整为ax ，这是一个numpy数组。

import numpy as np
import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

### DATA BUILD
np.random.seed(6012019)
random_df = pd.DataFrame(np.random.randn(50,14), 
                         columns = ['MEDV', 'COL1', 'COL2', 'COL3', 'COL4', 
                                    'COL5', 'COL6', 'COL7', 'COL8', 'COl9', 
                                    'COL10', 'COL11', 'COL12', 'COL13'])

### PLOT BUILD
fig, ax = plt.subplots(2, 7, figsize=(16,6))

for i,col in enumerate(random_df.columns[1:]):
     #random_df.plot(kind='scatter', x=col, y='MEDV', ax=ax[i])
     if i <= 6:
        sns.regplot(x=random_df[col], y=random_df["MEDV"], ax=ax[0,i])
     else:
        sns.regplot(x=random_df[col], y=random_df["MEDV"], ax=ax[1,i-7])     

ax[1,6].axis('off')                  # HIDES AXES ON LAST ROW AND COL

fig.suptitle('My Scatter Plots')
fig.tight_layout()
fig.subplots_adjust(top=0.95)

plt.show()
plt.clf()
plt.close()