使用散点图矩阵图，可以两两发现特征之间的联系
pd.plotting.scatter_matrix(frame, alpha=0.5, c,figsize=None, ax=None, diagonal='hist', marker='.', density_kwds=None,hist_kwds=None, range_padding=0.05, **kwds)
1、frame，pandas dataframe对象
2、alpha， 图像透明度，一般取(0,1]
3、figsize，以英寸为单位的图像大小，一般以元组 (width, height) 形式设置
4、ax，可选一般为none
5、diagonal，必须且只能在{‘hist', ‘kde'}中选择1个，'hist'表示直方图(Histogram plot),'kde'表示核密度估计(Kernel Density Estimation)；该参数是scatter_matrix函数的关键参数
6、marker，Matplotlib可用的标记类型，如'.'，','，'o'等
7、density_kwds，(other plotting keyword arguments，可选)，与kde相关的字典参数
8、hist_kwds，与hist相关的字典参数
9、range_padding，(float, 可选)，图像在x轴、y轴原点附近的留白(padding)，该值越大，留白距离越大，图像远离坐标原点
10、kwds，与scatter_matrix函数本身相关的字典参数
11、c，颜色
效果如下图
以 sklearn的iris样本为数据集
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import sparse
import numpy as np
import matplotlib as mt
import pandas as pd
from IPython.display import display
from sklearn.datasets import load_iris
import sklearn as sk
from sklearn.model_selection import train_test_split
iris=load_iris()
#print(iris)
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(iris['data'],iris['target'],random_state=0)
iris_dataframe = pd.DataFrame(X_train,columns=iris.feature_names)
grr = pd.plotting.scatter_matrix(iris_dataframe,c=y_train,figsize=(15,15),marker='o',hist_kwds={'bins':20},s=60,alpha=.8)
plt.show()
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。