6))# 设置宽10英寸,高6英寸# 绘制散点图,展示花瓣长度和花瓣宽度之间的关系sns.scatterplot(data=iris,x='petal_length',y='petal_width',hue='species',style='species')# 设置图表标题和标签plt.title('Petal Length vs. Petal Width by Species',fontsize
散点图矩阵(scatterplot matrix)展示原始数据中所有变量两两之间关系,可以规避单一统计指标的偏差,可以在平面上快速优雅的探索高维数据。注意区别于前文“分面多子图”,散点图矩阵可在每个子图中显示不同变量…
"Group": ["A", "A", "B", "B", "C"], "Size": [10, 20, 30, 40, 50] }) # 创建散点图 sns.scatterplot(x="X", y="Y", hue="Group", style="Group", size="Size", data=data, palette="Set1", sizes=(100, 200), legend="full") # 添加标题 plt.title("cjavapy") #...
plt.xticks(fontsize = 12) # 设定x坐标轴上字体的大小 plt.yticks(fontsize = 12) # 设定y坐标轴上字体的大小 plt.ylabel('Population', fontsize = 22) # 设定y坐标轴上的标题和字体大小 plt.xlabel("Area", fontsize = 22) # 设定x坐标轴上的标题和字体大小 plt.title("Scatterplot of Midwest ...
plt.scatter(x, y) 散点图,其中 x和 y长度相同 plt.step(x, y, where) 步阶图 plt.hist(x, bins, normed) 直方图 plt.contour(X, Y, Z, N) 等值图 plt.vlines() 垂直图 plt.stem(x, y, linefmt, marketfmt) 柴火图 plt.plot_date() 数据日期 ...
密度散点图(Density Scatter Plot),也称为密度点图或核密度估计散点图,是一种数据可视化技术,主要用于展示大量数据点在二维平面上的分布情况。与传统散点图相比,它使用颜色或阴影来表示数据点的密度,从而更直观地展示数据的分布情况。密度散点图能更好地揭示数据的集中趋势和分布模式,尤其是在数据量非常大时,避免...
scatterplot(data=data, x="gdpPercap", y="lifeExp", size="pop", legend=False, sizes=(20, 2000)) b.set(xscale="log") plt.show() 它们根据数据集中变量的数量、可视化数据的类型以及其中的维数将它们分为不同的类型。 简单气泡图 它是气泡图的基本类型,相当于普通气泡图。 带标签的气泡图 此...
(一)散点图:(relplot, scatterplot) ''' seaborn.relplot(x=None, y=None, hue=None, size=None, style=None, data=None, row=None, col=None, col_wrap=None, row_order=None, col_order=None, palette=None, hue_order=None, hue_norm=None, sizes=None, size_order=None, size_norm=None, ma...
seaborn.scatterplot(x=None, y=None, hue=None, style=None, size=None, data=None, palette=None, hue_order=None, hue_norm=None, sizes=None, size_order=None, size_norm=None, markers=True, style_order=None, x_bins=None, y_bins=None, units=None, estimator=None, ci=95, n_boot=1000,...
p = figure(plot_width=400, plot_height=400) # 画图 p.scatter(x, y, size=20, # screen units 显示器像素单位 # radius=1, # data-space units 坐标轴单位 marker="circle", color="navy", alpha=0.5) # p.circle(x, y,...