如何格式化數據以供seaborn使用

我已經計算了文檔距離，並且在sklearn中使用MDS以使用matplotlib繪製它們。我想用seaborn（pairplot）繪製它們，但不知道如何翻譯MDS數據以便它可以被seaborn讀取。如何格式化數據以供seaborn使用

from sklearn.manifold import MDS 

mds = MDS(n_components=2, dissimilarity="precomputed", random_state=1) 
pos = mds.fit_transform(dist) 
xs, ys = pos[:, 0], pos[:, 1] 

names = [name for name in labels] 

# Define the plot 
for x, y, name in zip(xs, ys, names): 
    plt.scatter(x, y, color=color) 
    plt.text(x, y, name) 


plt.show()

來源

2017-08-30 textnet

如the documentation for pairplot()說明，本函數需要一個長格式數據幀，其中每列是一個變量，並且每個行是一個觀察。最簡單的就是使用Pandas構造這個數據框（儘管我相信一個numpy數組可以工作）。

長形式的數據框的行數與觀察值一樣多，每列都是一個變量。 seaborn的功能是使用分類列來拆分數據幀是不同的組。

在你的情況下，數據幀可能會是這樣的：

X   Y   label 
0 0.094060 0.484758 Label_00 
1 0.375537 0.150206 Label_00 
2 0.215755 0.796629 Label_02 
3 0.204077 0.921016 Label_01 
4 0.673787 0.884718 Label_01 
5 0.854112 0.044506 Label_00 
6 0.225218 0.552961 Label_00 
7 0.668262 0.482514 Label_00 
8 0.935415 0.100438 Label_00 
9 0.697016 0.633550 Label_01 
(...)

你將它傳遞給pairplot像這樣：

sns.pairplot(data=df, hue='label')

來源

2017-08-30 14:10:50

如何格式化數據以供seaborn使用

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