Este código funcionó para mí usando Python 3.5.2:

 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from sklearn import datasets iris_dataset = datasets.load_iris() X = iris_dataset.data Y = iris_dataset.target iris_dataframe = pd.DataFrame(X, columns=iris_dataset.feature_names) # Create a scatter matrix from the dataframe, color by y_train grr = pd.plotting.scatter_matrix(iris_dataframe, c=Y, figsize=(15, 15), marker='o', hist_kwds={'bins': 20}, s=60, alpha=.8)

Para pandas versión < v0.20.0.

Gracias a michael-szczepaniak por señalar que esta API había quedado obsoleta.

 grr = pd.scatter_matrix(iris_dataframe, c=Y, figsize=(15, 15), marker='o', hist_kwds={'bins': 20}, s=60, alpha=.8)

Solo tuve que quitar la pieza cmap=mglearn.cm3 , porque no pude hacer que mglearn funcionara. Hay un problema de discrepancia de versión con sklearn.

Para no mostrar la imagen y guardarla directamente en un archivo, puede usar este método:

 plt.savefig('foo.png')

también eliminar

 # %matplotlib inline

Solo una actualización de la excelente respuesta de Vikash. Las dos últimas líneas ahora deberían ser:

 grr = pd.plotting.scatter_matrix(iris_dataframe, c=Y, figsize=(15, 15), marker='o', hist_kwds={'bins': 20}, s=60, alpha=.8)

La función scatter_matrix se ha movido al paquete de trazado , por lo que la respuesta original, aunque correcta, ahora está en desuso.

Así que el código completo sería ahora:

 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from sklearn import datasets iris_dataset = datasets.load_iris() X = iris_dataset.data Y = iris_dataset.target iris_dataframe = pd.DataFrame(X, columns=iris_dataset.feature_names) # create a scatter matrix from the dataframe, color by y_train grr = pd.plotting.scatter_matrix(iris_dataframe, c=Y, figsize=(15, 15), marker='o', hist_kwds={'bins': 20}, s=60, alpha=.8)

Esto también es posible usando seaborn :

 import seaborn as sns df = sns.load_dataset("iris") sns.pairplot(df, hue="species")