importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp data1=np.random.normal(0,1,1000)data2=np.random.normal(2,1.5,1000)plt.figure(figsize=(12,7))plt.hist(data1,bins=30,alpha=0.7,label='Dataset 1')plt.hist(data2,bins=30,alpha=0.7,label='Dataset 2')plt.title('Multiple Histograms -...
2,3,3,4,4,4,5,5,5]data3=[3,4,4,5,5,5,6,6,6,6]# 绘制多类直方图sns.histplot([data1,data2,data3],bins=range(1,8),kde=True,label=['data1','data2','data3'])# 设置图例和标题plt.legend()plt.title('Multiple Histograms')# 显示图像plt.show()...
sns.histplot(data, bins=4, kde=True, color='green') plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Frequency') plt.title('Histogram using Seaborn') plt.show() 在上述示例中,sns.histplot()函数用于绘制直方图,并且通过设置kde=True参数来显示核密度估计曲线,从而更好地展示数据的分布情况。 三、Pandas库的应用 ...
(figsize=(10,6))# 为每一列数据绘制直方图forcolumnincolumns_to_plot:plt.hist(data[column],bins=30,alpha=0.5,label=column)# 设置标题和坐标轴标签plt.title('Multiple Histograms from CSV Data')plt.xlabel('Value')plt.ylabel('Frequency')# 添加图例plt.legend()# 显示图形plt.tight_layout()plt....
kdeplot(white_wine['sulphates'], ax=ax2, shade=True, color='y') 利用分面和直方图\核密度图可视化 2 维混合属性 虽然这很好,但是我们再一次编写了大量代码,我们可以通过利用 seaborn 避免这些,在单个图表中画出这些图。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Using multiple Histograms ...
sns.kdeplot(white_wine['sulphates'], ax=ax2, shade=True, color='y') 利用分面和直方图\核密度图可视化 2 维混合属性 虽然这很好,但是我们再一次编写了大量代码,我们可以通过利用 seaborn 避免这些,在单个图表中画出这些图。 # Using multiple Histograms ...
可视化一个离散分类型数据属性稍有不同,条形图是(bar plot)最有效的方法之一。你也可以使用饼图(pie-chart),但一般来说要尽量避免,尤其是当不同类别的数量超过 3 个时。 # Histogramfig = plt.figure(figsize = (6,4))title = fig.suptitle("Sulphates...
# Overlay 2 histograms to compare them def overlaid_histogram(data1, data2, n_bins = 0, data1_name="", data1_color="#539caf", data2_name="", data2_color="#7663b0", x_label="", y_label="", title=""): # Set the bounds for the bins so that the two distributions are fai...
# Creating a grid figure with matplotlibfig,[(g1,g2),(g3,g4)]=plt.subplots(nrows=2,ncols=2,figsize=(18,8))# Histograms# Plot 1g1.hist(data=df_bklyn,x='distance')# Title of the Plot 1g1.set_title('HistogramofthetravelsbeginninginBrooklyn')# Plot 2g2.hist(data=df_mhtn,x='...
sns.kdeplot(white_wine['sulphates'], ax=ax2, shade=True, color='y') 利用分面和直方图\核密度图可视化 2 维混合属性 虽然这很好,但是我们再一次编写了大量代码,我们可以通过利用 seaborn 避免这些,在单个图表中画出这些图。 # Using multiple Histograms fig = plt.figure(figsize = (6, 4)) title ...