python可视化分析（四）-绘制边缘直方图

实现功能：

python绘制边缘直方图，用于展示X和Y之间的关系、及X和Y的单变量分布情况，常用于数据探索分析。

实现代码：

import pandas as pd

import matplotlib as mpl

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

import warnings

warnings.filterwarnings(action='once')

plt.style.use('seaborn-whitegrid')

sns.set_style("whitegrid")

print(mpl.__version__)

print(sns.__version__)

def draw_Marginal_Histogram(file):

    # Import Data

    df = pd.read_csv(file)

    # Create Fig and gridspec

    fig = plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=100)

    grid = plt.GridSpec(4, 4, hspace=0.5, wspace=0.2)

    # Define the axes

    ax_main = fig.add_subplot(grid[:-1, :-1])

    ax_right = fig.add_subplot(grid[:-1, -1], xticklabels=[], yticklabels=[])

    ax_bottom = fig.add_subplot(grid[-1, 0:-1], xticklabels=[], yticklabels=[])

    # Scatterplot on main ax

    ax_main.scatter('displ',

                    'hwy',

                    s=df.cty * 4,

                    c=df.manufacturer.astype('category').cat.codes,

                    alpha=.9,

                    data=df,

                    cmap="Set1",

                    edgecolors='gray',

                    linewidths=.5)

    # histogram on the right

    ax_bottom.hist(df.displ,

                  40,

                  histtype='stepfilled',

                  orientation='vertical',

                  color='#098154')

    ax_bottom.invert_yaxis()

    # histogram in the bottom

    ax_right.hist(df.hwy,

                  40,

                  histtype='stepfilled',

                  orientation='horizontal',

                  color='#098154')

    # Decorations

    ax_main.set(title='Scatterplot with Histograms \n displ vs hwy',

                xlabel='displ',

                ylabel='hwy')

    ax_main.title.set_fontsize(10)

    for item in ([ax_main.xaxis.label, ax_main.yaxis.label] +

                ax_main.get_xticklabels() + ax_main.get_yticklabels()):

        item.set_fontsize(10)

    xlabels = ax_main.get_xticks().tolist()

    ax_main.set_xticklabels(xlabels)

    plt.show()

draw_Marginal_Histogram("F:\数据杂坛\datasets\mpg_ggplot2.csv")

实现效果：

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