Python实践：seaborn的散点图矩阵（Pairs Plots）可视化数据
如何快速创建强大的可视化探索性数据分析，这对于现在的商业社会来说，变得至关重要。今天我们就来，谈一谈如何使用python来进行数据的可视化！
一旦你有了一个很好的被清理过的数据集，下一步就是探索性数据分析（EDA）。EDA是确定数据可以告诉我们的过程，我们使用EDA来查找模式、关系或异常情况，以便指导我们后续的工作。然而在EDA中有很多的方法，但最有效的工具之一是对图（也称为散点图矩阵）。散点图矩阵让我们看到了两个变量之间的关系。散点图矩阵是识别后续分析趋势的好方法，幸运的是，它们很容易用Python实现！
在本文中，我们将通过使用seaborn可视化库在Python中进行对图的绘制和运行。我们将看到如何创建默认配对图以快速检查我们的数据，以及如何自定义可视化以获取更深入的洞察力。该项目的代码在GitHub上以Jupyter Note
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