从 Seaborn 对图中获取数据数组

Question

我使用了 seaborn 配对图 function 并想提取一个数据数组。

import seaborn as sns

iris = sns.load_dataset("iris")
sns.pairplot(iris, hue="species")

我想得到一个我在下面以黑色显示的点的数组：

谢谢。

Answer 1

就这一行：

data = iris[iris['species'] == 'setosa']['sepal_length']

您对蓝线感兴趣，因此对'setosa' specie 感兴趣。 为了过滤iris dataframe，我创建了这个过滤器：

iris['species'] == 'setosa'

这是一个 boolean 数组，如果iris dataframe 的'species'列中的相应行是'setosa' ，则其值为True ，否则为False 。 使用这行代码：

iris[iris['species'] == 'setosa']

我将过滤器应用于 dataframe，以便仅提取与'setosa'物种相关联的行。 最后，我提取'sepal_length'列：

iris[iris['species'] == 'setosa']['sepal_length']

如果我 plot 使用此代码为该数据数组创建 KDE：

data = iris[iris['species'] == 'setosa']['sepal_length']
sns.kdeplot(data)

我得到：

就是上面你感兴趣的plot

通过计算 KDE 的方式，这些值与上面的 plot 不同。
我引用这个参考：

密度 plot 中的 y 轴是 kernel 密度估计的概率密度 function。 但是，我们需要小心地指定这是概率密度而不是概率。 不同之处在于概率密度是 x 轴上每单位的概率。 要转换为实际概率，我们需要在 x 轴上找到特定区间的曲线下面积。 有点令人困惑，因为这是概率密度而不是概率，所以 y 轴可以取大于 1 的值。 密度 plot 的唯一要求是曲线下的总面积积分为 1。 我通常倾向于将密度 plot 上的 y 轴视为仅用于不同类别之间的相对比较的值。