安装完成后,在代码中使用import seaborn as sns语句来导入seaborn库。导入后,可以使用seaborn提供的各种功能进行数据可视化。此外,还可以通过设置seaborn的样式和调色板来定制图表的外观。例如,可以使用sns.set_style('whitegrid')来设置背景样式,使用sns.set_palette('husl')来设置调色板
步骤一:安装必要的库 在开始之前,我们需要确保安装了 Seaborn 和其依赖的库。您可以使用pip来安装它们。 pipinstallseaborn matplotlib pandas 1. 步骤二:导入库 安装完成后,我们需要在代码中导入所需的库。以下是导入 Seaborn 的基本方式: importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd 1. 2. 3. ...
sns.heatmap(pt, linewidths = 0.05, ax = ax1, cmap=cmap, center=None, robust=False ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. sns.heatmap(pt, linewidths = 0.05, ax = ax2, cmap=cmap, center=None, robust=True ) 1. #mask对某些矩阵块的显示进行覆盖 p2 = sns.heatmap(pt, ax=ax2, cmap=cmap...
sns.set_theme()#载入一个范例数据集,这个数据库默认是没有的,需要自己github到下载 tips=sns.load_dataset("tips")#创建数据可视化图片 sns.relplot(data=tips,x="total_bill",y="tip",col="time",hue="smoker",style="smoker",size="size",)#如果在matplotlib模式下使用Jupyter/IPython接口展示那就不需要...
第1步-导入所需的库，读取并查看数据集 #导入所需的库 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns #读取并查看数据 data = pd.read_csv('mushrooms.csv')data.head()第2步-区分解释变量与被解释变量，查看数据的基本信息 #区分解释变量与被解释变量 y...
1. 导入Seaborn模块:使用import语句导入Seaborn模块,并通常将其命名为sns。2. 导入数据:首先需要加载要分析和可视化的数据,可以使用Pandas库中的函数来导入各种格式的数据。3. 绘制图表:使用Seaborn模块中的函数来绘制各种类型的图表,根据具体需要选择不同的函数和参数进行定制。例如,可以使用sns.scatterplot()函数来绘制...
首先导入库: import seaborn as sns sns.set() 再次导入代码: x=[1,2,3,4,5,6,7] y1=[3,6,9,12,9,6,3] y2=[2,9,11,8,6,4,3] plt.bar(x, y1) plt.plot(x, y2, '-o', color='r') 对比之下,新画出来的图像颜色更为柔和,背景也较为舒适,整体上美观了不少。 敲小黑板: 在...
sns.set_style("darkgrid") #默认,横纵坐标都有标线,组成一个一个格子,背景稍微深色 sns.set_style("dark")#背景稍微深色,没有标线线 sns.set_style("white")#背景白色,没有标线线 sns.set_style("ticks") #xy轴都有非常短的小刻度 sns.despine(offset=30,left=True) #去掉上边和右边的轴线,offset...
1、 import seaborn as sns 用于导入 seaborn 库,并取别名为 sns ,后续介绍都用 sns 代表 seaborn 。 2、 sns.set() 设置画图空间为 Seaborn 默认风格。 3、 sns.set_style( strStyle ) 设置画图空间为指定风格,分别有: darkgrid whitegrid dark ...