Seaborn和matplotlib都是Python的数据可视化库,但是它们有一些区别。Seaborn是基于matplotlib的,它提供了更高级别的接口,可以让你轻松地制作出更漂亮的图表。Seaborn还提供了一些matplotlib没有的图表类型,例如热力图、小提琴图、分类散点图等等。而matplotlib则是一个更底层的库,它可以让你更加灵活地控制图表的每一个细节。
>>> img = np.load(get_sample_data('axes_grid/bivariate_normal.npy')) # 加载一个示例数据文件,存储二维数组img 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 二、绘制图形 绘制图表和可视化数据的Python库。通过导入matplotlib.pyplot模块,我们就可以使用其中的函数来创建和显示图表了。
sns.histplot(data=iris, x='PetalLengthCm', hue=None, kde=True) histplot ② KDE: kernel density estimate a smoothed histogram in density form univariate(x) -> 1D kde:sns.kdeplot(data=df, x=None, hue=None, shade=True) bivariate(x&y) -> 2D kde:sns.kdeplot(data=df, x=None, y=...
import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pylab as plt fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(6, 6)) # setup the plot x = np.random.rand(20) # define the data y = np.random.rand(20) # define the data tag = np.random.randint(0, 20, 20) tag[10:12] =...
两个变量之间的分布图(Draw a plot oftwo variableswith bivariate and univariate graphs.)。 本文内容速看 seaborn.jointplot绘制两个变量分布图 seaborn.JointGrid绘制两个变量分布图(更个性化) 目录 1、绘图数据准备 2、seaborn.jointplot 图形基本设置
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstats x=np.linspace(-4,4,100)y_pdf=stats.norm.pdf(x,0,1)y_cdf=stats.norm.cdf(x,0,1)fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(2,1,figsize=(10,12))ax1.plot(x,y_pdf,'b-',label='PDF')ax1.set_title('Probability Density Function - ho...
首先,我们需要导入Python中常用的库来处理数据和绘图,包括NumPy和Matplotlib。NumPy用于生成和操作数组数据,而Matplotlib用于绘图。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.mlab import bivariate_normal NumPy是一个强大的数学库,提供了许多函数用于生成和操作数组。而Matplotlib是一个广泛使用...
matplotlib.pyplot.axvspan(xmin, xmax, ymin=0, ymax=1, **kwargs) 生成垂直带 matplotlib.pyplot.grid(b=None, which='major', axis='both', **kwargs) 显示网格 importmatplotlib.pyplot as plt plt.figure() plt.plot([1,2,3,4], [1,2,3,4],'b.-') ...
import numpy as npfrom scipy import interpolateimport matplotlib.pyplot as plt# 设置中文字体plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # Windows系统中的中文字体# 已知数据点x_known = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])y_known = np.array([0, 0.8, 0.9, 0.1, -0.8, -1])# 生成新的x值x...
heatmap_plot = sns.heatmap(data, center=0, cmap='gist_rainbow') plt.show() 6.matplotlib折线图 模块名称:example_utils.py,里面包括三个函数,各自功能如下: importmatplotlib.pyplotasplt # 创建画图fig和axes defsetup_axes(): fig, axes = plt.subplots(ncols=3, figsize=(6.5,3)) ...