然后，我们使用sns.violinplot()函数绘制了一个小提琴图，其中x参数指定了分类轴的数据，y参数指定了数值轴的数据。我们还设置了线宽和色卡。在seaborn中，用户可以通过palette参数便捷地选择和使用色卡，例如Pastel1色卡，它提供了一系列柔和的色彩。此外，我们还设置了seaborn的主题和字体。在seaborn中，我们可以直接通过palette参数来选择色卡，非常便捷。最后，通过plt...
https://jiffyclub.github.io/palettable/ importpalettablecolors=palettable.colorbrewer.qualitative.Set1_9.mpl_colors Choosing color palettes — seaborn 0.12.1 documentation (pydata.org) import seaborn as sns colors=sns.color_palette() # none/tab10/pastel/muted/bright/deep/colorblind/dark 10 colors ...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt x=np.linspace(-2,2)y=np.exp(x)plt.plot(x,y,color='r')plt.plot(x,y+1,color='g')plt.plot(x,y+2,color='b')plt.show()plt.plot(x,y,color='tab:red')plt.plot(x,y+1,color='tab:green')plt.plot(x,y+2,color='tab:blue')plt.show...
matplotlib提供了多种颜色映射(colormap)和调色板(palette),它们通常用于数据可视化中根据数值大小自动分配颜色。常用的包括: T10调色板:默认的颜色循环,包含10种颜色,如'tab:blue'、'tab:orange'等。 CN式写法:通过'C0', 'C1', ... 表示当前循环调色板中的颜色。 其他预定义调色板:如'viridis', 'plasma',...
palette='tab20') fig.suptitle('sf') plt.show() # Load Dataset titanic = sns.load_dataset("titanic") # Plot sns.catplot(x="age", y="embark_town", hue="sex", col="class", data=titanic[titanic.embark_town.notnull()], orient="h", height=5, aspect=1, palette="tab10", kind=...
color:matplotlib颜色 palette:调色板名称,list类别或者字典 作用:用于对数据不同分类进行颜色区别 size:float 作用:设置标记大小(标记直径,以磅为单位) edgecolor numpy as np #设置风格 sns.set(style="whitegrid") # 构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例11: 根据数据情况绘制箱图和...
palette=["b", "r"], sizes=(10, 100)) g2.set_titles("") g2 = pw.load_seaborngrid(g2, label="g2") # A JointGrid g3 = sns.jointplot(x="sepal_width", y="petal_length", data=iris,hue="species", kind="kde", space=0, color="g") g3 = pw.load_seaborngrid(g3, label...
sns.catplot("RIDRETH1", col= "DMDEDUC2", col_wrap = 4, data=d[d.DMDEDUC2.notnull()], kind="count", height=3.5, aspect=.8, palette='tab20')plt.show()每个条形图显示的是每个民族在一个教育水平下的人数。但当它们并排在一起时，就形成了一幅对比图。如果两个变量都不是离散...
(data)))forpatch,colorinzip(bplot['boxes'],colors):patch.set_facecolor(color)# 创建图例legend_elements=[plt.Rectangle((0,0),1,1,facecolor=color,edgecolor='black')forcolorincolors]ax.legend(legend_elements,data.keys(),loc='upper right')# 设置标题和轴标签plt.title('Multiple Box Plots ...
colors = [plt.cm.tab10(i/float(len(categories)-1))foriinrange(len(categories))] # Step 2: Draw Scatterplot with unique color for each category fig = plt.figure(figsize=(16, 10), dpi= 80, facecolor='w', edgecolor='k...