我们在采用机器学习算法对数据进行分析时，首先要对数据进行了解，而了解数据最快速的方式就是可视化。但是作者可视化采用的方法对很多data都通用，且采用的是各种图形的图矩阵，如直方图、散点图矩阵等等。本文就根据作者的分析来介绍如何运用pandas作各种矩阵图。
（1）数据
数据为PimaIndians dataset，在作者的代码中包含该数据来源网址，即皮马印第安人糖尿病数据集，样本个数有768个，包含变量有：
Preg：怀孕次数
Plas：口服葡萄糖耐量试验中血浆葡萄糖浓度为2小时
Pres：舒张压（mm Hg）
Skin：三头肌皮褶厚度（mm）
test ：2小时血清胰岛素（μU/ml）
mass：体重指数（kg /（身高（m））^ 2）
pedi：糖尿病血统功能
age：年龄（岁）
class：类变量（0或1），估计是性别。
（2）Histograms（直方图矩阵）
url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/pima-indians-diabetes/pima-indians-diabetes.data" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] #设置变量名 data = pandas.read_csv(url, names=names) #采用pandas读取csv数据 data.hist() plt.show()
但是，我们看到图形并不协调，存在变量与坐标重叠的情况，我们可以调整hist（）的参数来解决，包括对x轴、y轴标签大小的调节（(xlabelsize,ylabelsize），整个图形布局大小的调节figsize：
data.hist(xlabelsize=7,ylabelsize=7,figsize=(8,6)) # plt.show()
可以看到每一个变量的分布情况，其中mass、plas、pres呈现一定的正态分布，其他除了class之外，基本上左偏。
（3）Density Plots（密度图矩阵）
原始代码输出后仍然存在重叠的地方，在这里加入了对图中坐标文字fontsize，以及整体布局大小figsize。
（4）箱线图矩阵（Box and Whisker Plots）
与（3）类似，在这里注意可以共享x轴和y轴，用了sharex=False, sharey=False的命令。
（5）相关系数矩阵图（Correlation Matrix Plot）
import numpy correlations = data.corr() #计算变量之间的相关系数矩阵 # plot correlation matrix fig = plt.figure() #调用figure创建一个绘图对象 ax = fig.add_subplot(111) cax = ax.matshow(correlations, vmin=-1, vmax=1) #绘制热力图，从-1到1 fig.colorbar(cax) #将matshow生成热力图设置为颜色渐变条 ticks = numpy.arange(0,9,1) #生成0-9，步长为1 ax.set_xticks(ticks) #生成刻度 ax.set_yticks(ticks) ax.set_xticklabels(names) #生成x轴标签 ax.set_yticklabels(names) plt.show()
颜色越深表明二者相关性越强。
（6）散布图矩阵（Scatterplot Matrix）
from pandas.tools.plotting import scatter_matrix scatter_matrix(data,figsize=(10,10)) plt.show()
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