如何在python中为多个散点图创建循环？

我正在尝试将大型数据帧矩阵的绘图过程自动化。目标是用另一列绘制每一列。每列代表一个变量。另请参见下图

F.e：性别与年龄、性别与体重指数、性别与吸烟、性别与类型等等

为了清晰起见，我将问题简化为下图：

起初，我试图手工绘制每个组合。但这是一个相当耗时的练习，不是我想要的

我也尝试过这个方法，但不起作用：

variables = ["Sex", "Age", "BMI"]
for variable in variables:
plt.scatter(df.variable, df.variable)
plt.xlabel('variable')
plt.ylabel('variable')
plt.title('variable vs. variable')
plt.show()

欢迎任何帮助

PS：如果这是一个简单的练习，把变量组合的线性回归也包括在内，那也会很感激

您好

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Nadia

您所编码的内容会将每一列与自身相对应。您描述的是一个嵌套循环。一个简单的升级是

col_choice = ["Sex", "Age", "BMI"]

for pos, axis1 in enumerate(col_choice):   # Pick a first col
    for axis2 in enumerate(col_choice[pos+1:]):   # Pick a later col
        plt.scatter(df.loc[:, axis1], df.loc[:, axis2])

我认为这会产生一个可以接受的系列

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这有用吗？如果您想更具Python风格，请查看itertools.product以生成列选项。

您可以执行以下操作：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

# Create dummy dataframe, or load your own with pd.read_csv()

columns = ["sex", "age", "BMI", "smoke", "type"]
data = pd.DataFrame(np.array([[1,0,0,1,0], [23,16,94,18,24], [32, 26, 28, 23, 19], [0,1,1,1,0], [1,2,2,2,1]]).T, columns=columns)


x_col = "sex"
y_columns = ["age", "BMI", "smoke"]


for y_col in y_columns:

    figure = plt.figure
    ax = plt.gca()
    ax.scatter(data[x_col], data[y_col])
    ax.set_xlabel(x_col)
    ax.set_ylabel(y_col)
    ax.set_title("{} vs {}".format(x_col, y_col))

    plt.legend()
    plt.show()

基本上，如果您将数据集保存为.csv文件，您可以使用pd.read_csv将其与pandas一起加载，并使用列名作为键来访问相应的行，然后在此重复，我创建了一个虚拟数据帧就是为了它

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关于线性回归部分，您应该查看。它有许多回归模型，用于许多不同的任务，如回归、分类和聚类

哇！很抱歉您需要访问由变量值axis1命名的列。。。你知道怎么做吗？那是因为你指定了一个特定的常量列，而不是像我的解决方案指定的那样从轴变量中获取值。谢谢，Prune。成功了。对于读者来说，必须调整axis2，选择第二列。感谢您的帮助。至于现在，pycharm出于某种原因没有提供情节。。。