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 ...
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 ...
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 在这段代码中,我们使用plt.hist函数绘制多个直方图,通过调整alpha参数设置透明度。 5. 格式化图形 为了使我们的图形更加美观和易于理解,我们可以添加标题、坐标轴标签等。 # 设置标题和坐标轴标签plt.title('Multiple Histograms from CSV Data')plt.xlabel('Value')plt.ylabel('...
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 ...
# 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 ...
frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D importmatplotlibasmpl importnumpyasnp importseabornassns %matplotlib inline 我们将主要使用 matplotlib 和 seaborn 作为我们的可视化框架,但你可以自由选择并尝试任何其它框架。首先进行基本的数据预处理步骤。 white_...
Plot a histogram. Compute and draw the histogram of x. The return value is a tuple (n, bins, patches) or ([n0, n1, …], bins, [patches0, patches1,…]) if the input contains multiple data. Multiple data can be provided via x as a list of datasets of potentially different length...
1 Plot Types 基础图表：折线图、散点图、柱状图、饼图 高级图表：等高线图、热力图、3D 曲面图 统计图表：箱线图、直方图、误差棒图 Basic: Line plots, scatter plots, bar charts, pie charts Advanced: Contour plots, heatmaps, 3D surface plots Statistical: Box plots, histograms, error bars 2...