質問: pd.scatter_matrix(iris_dataframe,c=y_train,figsize=(15,15),marker='o',hist_kwds={'bins': 20},s=60,alpha=.8,cmap=mglearn.cm3) ``` 上記のコードのそれぞれの引数が散布図を書く上で何を表しているのかわかりません. 分かる方がいたら教えて欲しいです. 自分で調べてよく分からなかったので質問させてもらいました. iris_dataframeはsklearn内のload_iris()によってつくられたdatasetです.
回答: そのコードだけ見せられても多分に推測が入った情報しか書けませんが、幸いドキュメントからある程度はわかります。 とりあえずわかる範囲で答えると、 * `c=y_train` matplotlibのscatterに渡る引数で、こうすると`y_train`を0-1にスケーリングした値をcmapに通した色が点の色になります。 * `figsize=(15,15)` 図のサイズ * marker='o' これもscatterに渡る引数で、マーカの形を指定しています。 * `hist_kwds={'bins': 20}` ヒストグラムのbins(棒の数)を指定しています。 * `s=60` scaterに渡る引数で、マーカのサイズ。 * `alpha=.8` 図上のオブジェクトの透明度です。 * `cmap=mglearn.cm3` カラーマップ。どんな色で描画するかを指定しています。matplotlibのカラーマップの概念を理解していないと意味不明だと思うので、ご自身で調べてください。 参考: pandas.plotting.scatter_matrix — pandas 0.23.1 documentation pandas.DataFrame.hist — pandas 0.23.1 documentation matplotlib.pyplot.scatter — Matplotlib 2.2.2 documentation `load_iris()`は`DataFrame`を返さないので、渡す前に何らかの加工が行われていると思われます。 なので、結果は`iris_dataframe`の中身によって変わると思います。`c=y_train`ということはこのデータフレームには学習データだけ入っていないとまずい結果になりそうですが、どうなっているのだろう。