load_dataset('iris') # 基于scatterplot函数绘制散点图 sns.scatterplot(x=df["sepal_length"], y=df["sepal_width"]) plt.show() 2 2. 基于matplotlib import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 导入数据 df = sns.load_dataset('iris') # 基于plot函数绘制散点图 plt.plot( '...
sns.pairplot(data=penguins, ).fig.set_dpi(150) #一行代码 散点图矩阵-高度个性化 g = sns.PairGrid(penguins, hue="性别", palette=["#006a8e", "#b1283a"], diag_sharey=False) g.map_upper( sns.scatterplot, size=penguins["体重"], #散点按照“体重”变化 ) #更多参数参考上文章节“7.1散...
sns.stripplot(x="day",y="total_bill",data=tips,jitter = True, size = 5, edgecolor = 'w',linewidth=1,marker = 'o') 1. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns % matplotlib inline sns.set_style("whitegrid") sns.set_context("pa...
df=sns.load_dataset('iris')fig=plt.figure(figsize=(8,8))gs=gridspec.GridSpec(2,2)# 默认的分组散点图 scatter1=sns.lmplot(x="sepal_length",y="sepal_width",data=df,fit_reg=False,hue='species',legend=False)scatter1.ax.set_title('默认的分组散点图')# 自定义每组的标记 scatter2=sns.l...
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 导入数据 df = sns.load_dataset('iris') # 基于scatterplot函数绘制散点图 sns.scatterplot(x=df["sepal_length"], y=df["sepal_width"]) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6.
将密度最大的点排在最后 idx = z.argsort() x, y, z = x[idx], y[idx], z[idx] sns.set...
python绘制散点图,展现两个变量间的关系,当数据包含多组时,使用不同颜色和形状区分。 实现代码: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings warnings.filterwarnings(action='once') ...
一、调用seaborn 可以使用sns.regplot()这个函数，其中参数ci为置信水平，默认为95%，我们可以设置为99%...
# 导入所需的python包 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 设置绘图格式 plt.style.use('seaborn') %matplotlib inline # 创建示例数据集 df=pd.DataFrame({'x': range(1,101), 'y': np.random.randn(100)*15+range(1,101) }) # 查...
python绘散点图 回到顶部 散点图 导包 1importnumpy as np2importpandas as pd3importmatplotlib as mpl4importmatplotlib.pyplot as plt5importseaborn as sns 二维图(一个标签) X1是10个随机数,满足正态分布,y与X1线性相关。 1X1=np.random.randn(10)2y=X1+X1**2-3...