seaborn主要利用scatterplot和regplot绘制散点图,可以通过seaborn.scatterplot和seaborn.regplot了解更多用法 修改参数 importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpsns.set(font='SimHei',font_scale=0.8,style="darkgrid")# 解决Seaborn中文显示问题# 导入数据df=sns.load_dataset("iris")# 构造子图fi...
使用pandas.DataFrame的plot方法绘制图像会按照数据的每一列绘制一条曲线,默认按照列columns的名称在适当的位置展示图例,比matplotlib绘制节省时间,且DataFrame格式的数据更规范,方便向量化及计算。 DataFrame.plot( )函数: DataFrame.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False, sharex=None, share...
data.iris() # iris is a pandas DataFrame fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length") fig.show() Seaborn code 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import seaborn as sns tips = sns.load_dataset("tips") sns.scatterplot(data=tips, x="total_bill", y="...
df.plot.scatter('tempmax','tempmin') #df[['tempmax','tempmin']].plot.scatter('tempmax','tempmin') plt.show() 散点图示例 scatter方法两个变量是必选参数,正如散点图表示两变量间的可能关系的度量。 5.2 使用使用dataframe的plot方法 使用dataframe的plot方法,并将方法中的kind='scatter' 参数值。...
点:scatter plot 二维数据,适用于简单二维关系; 线:line plot 二维数据,适用于时间序列; 柱状:bar plot 二维数据,适用于类别统计; 颜色:heatmap 适用于展示第三维度; 数据间存在分布,构成,比较,联系以及变化趋势等关系。对应不一样的关系,选择相应的图形进行展示。
散点图 (Scatterplot)简介 1 在笛卡尔座标上放置一系列的数据点,检测两个变量之间的关系,这就是散点图。 散点图可以了解数据之间的各种相关性,如正比、反比、无相关、线性、指数级、 U形等,而且也可以通过数据点的密度(辅助拟合趋势线)来确定相关性的强度。另外,也可以探索出异常值(在远超出一般聚集区域的数据...
首先我们作出一个matplot的图出来，由于DataFrame自带了plot的功能，我们就可以直接用.plot()的方法输出图片。result_df.plot()然后下看我们用plotly给出的效果，代码部分稍后给出。我们从这个gif中可以明显的看出来plotly的图片有很好的交互，并且如果将该文件下载为html文件后，这种图也会被嵌入在html文件里面，并且...
也可以使用DataFrame.plot方法创建这些其他绘图而不是提供kind关键字参数。这使得更容易发现绘图方法及其使用的特定参数: df.plot.area df.plot.barh df.plot.density df.plot.hist df.plot.line df.plot.scatter df.plot.bar df.plot.box df.plot.hexbin df.plot.kde df.plot.pie ...
plt.title('Scatter Plot') plt.show() 六、绘制热力图 使用seaborn绘制热力图: corr = df.corr() sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm') plt.title('Correlation Heatmap') plt.show() 七、绘制箱线图 使用seaborn绘制箱线图: sns.boxplot(x='A', y='B', data=df) ...