如何格式化数据以供seaborn使用

我已经计算了文档距离，并且在sklearn中使用MDS以使用matplotlib绘制它们。我想用seaborn（pairplot）绘制它们，但不知道如何翻译MDS数据以便它可以被seaborn读取。如何格式化数据以供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()

来源

2017-08-30 textnet

如the documentation for pairplot()说明，本函数需要一个长格式数据帧，其中每列是一个变量，并且每个行是一个观察。最简单的就是使用Pandas构造这个数据框（尽管我相信一个numpy数组可以工作）。

长形式的数据框的行数与观察值一样多，每列都是一个变量。 seaborn的功能是使用分类列来拆分数据帧是不同的组。

在你的情况下，数据帧可能会是这样的：

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 
(...)

你将它传递给pairplot像这样：

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

来源

2017-08-30 14:10:50

如何格式化数据以供seaborn使用

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