pandas plotting.andrews_curves 安德鲁斯曲线

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pandas plotting.andrews_curves 生成安德鲁斯曲线(Andrews Curve) 的 matplotlib 图，用于可视化多变量数据的集群。

功能

安德鲁斯曲线有助于可视化是否存在基于给定分组的数字特征的固有分组。安德鲁斯曲线具有函数形式：

f(t) = x_1/sqrt(2) + x_2 sin(t)
+ x_3 cos(t) + x_4 sin(2t)
+ x_5 cos(2t) + …

其中 x 系数对应于每个维度的值，并且 t 在 -pi 和 +pi 之间呈线性间隔。然后每一行框架对应于一条曲线。

示例

pandas 可以简单地绘制出安德鲁斯曲线：

df = pd.read_csv(
    'https://raw.github.com/pandas-dev/'
    'pandas/main/pandas/tests/io/data/csv/iris.csv'
)

pd.plotting.andrews_curves(df, 'Name')
# <AxesSubplot:title={'center':'width'}>

安德鲁斯曲线

如果用原生的 matplotlib 代码绘制比较麻烦，另外一个例子：

from pandas.plotting import andrews_curves

# Import
df = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets"
                 "/raw/master/mtcars.csv")
df.drop(['cars', 'carname'], axis=1, inplace=True)

# Plot
plt.figure(figsize=(12,9), dpi= 80)
andrews_curves(df, 'cyl', colormap='Set1')

# Lighten borders
plt.gca().spines["top"].set_alpha(0)
plt.gca().spines["bottom"].set_alpha(.3)
plt.gca().spines["right"].set_alpha(0)
plt.gca().spines["left"].set_alpha(.3)

plt.title('Andrews Curves of mtcars', fontsize=22)
plt.xlim(-3,3)
plt.grid(alpha=0.3)
plt.xticks(fontsize=12)
plt.yticks(fontsize=12)
plt.show()

语法

语法如下：

pandas.plotting.andrews_curves(frame, class_column,
 ax=None, samples=200, color=None, colormap=None, **kwargs)

参数：

frame：数据帧，DataFrame，要绘制的数据，最好归一化为 (0.0, 1.0)。
class_column ：包含类名的列的名称
ax：matplotlib 轴对象，默认 None
samples：在每条曲线中绘制的点数
color：列表或元组，可选，用于不同类别的颜色。
colormap：str 或 matplotlib 颜色图对象，默认 None，从中选择颜色的颜色图。如果是字符串，则加载具有该名称的颜色图来自 matplotlib。
**kwargs：传递给 matplotlib plotting 绘图方法的关键字参数。

class:matplotlip.axis.Axes

参考

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.plotting.andrews_curves.html

pandas Plotting 绘图模块 plotting.autocorrelation_plot 自相关图 >>

更新时间：2022-06-17 23:57:00 标签：pandas python 绘图安德鲁斯曲线