在Python中,使用Seaborn库绘制散点图是一种非常常见且直观的方法。下面我将按照你的要求,分点解释如何使用Seaborn绘制散点图: 导入必要的Python库: 首先,你需要导入Seaborn库以及Matplotlib库(因为Seaborn是基于Matplotlib的高级绘图库)。 python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt 准备要用于绘制...
带回归线的散点图 的绘图语法:sns.regplot( x=X对应变量, y=Y对应变量) 带回归线的分组散点图 的绘图语法:sns.lmplot(x=X变量列名, y=Y变量列名, hue=分组依据的类别变量列名, data=数据表) 集群散点图(swarmplot) 的绘图语法:sns.swarmplot( x=X对应的类别变量, y=Y对应变量) 加载需要的包 import ...
seaborn散点图-2 sns.scatterplot()函数大致常用参数就讲到这里。接着就是细节部分,这里说快一点,我在注释里面解释 a=sns.scatterplot(data=tips, x='total_bill', y='tip', hue='sex', palette=['#00CD00', 'skyblue']) #多了一步赋值,是方便对图例进行设置 legend = a.legend(bbox_to_anchor=...
1importnumpy as np2importpandas as pd3importmatplotlib as mpl4importmatplotlib.pyplot as plt5importseaborn as sns 二维图(一个标签) X1是10个随机数,满足正态分布,y与X1线性相关。 1X1=np.random.randn(10)2y=X1+X1**2-3 1#确定画布尺寸2plt.figure(figsize=(8,4))3#绘图4plt.scatter(X1,y,s...
1. 分类数据可视化 - 分类散点图 stripplot( ) / swarmplot( ) sns.stripplot(x="day",y="total_bill",data=tips,jitter = True, size = 5, edgecolor = 'w',linewidth=1,marker = 'o') 1. import numpy as np import pandas as pd
8 sns.stripplot(x="day", y="total_bill", data=tips) 9 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 运行结果: 注意:观察上图不难发现,带图默认是有抖动的,即jitter=True。下面用swarmplot绘制带分布的散点图。并且将展示在图中分割多个分类变量,以不同的颜色展示。
python一键绘制带边框统计的散点图 科研绘图越来越卷,传统的散点图已经不够看了 比较推荐这种带xy轴的统计信息的新型散点图 那么这要怎么画呢,让我们用python试一试: 柱形图 penguins=pd.read_csv('python/seaborn-data-master/penguins.csv')sns.jointplot(data=penguins,x="bill_length_mm",y="bill_depth_...
sns.boxplot(y='tip',x='day',data=tips) 通过对比上面3幅图,我们很容易发现,boxplot()这个函数x,y两个参数的含义,一个参数是观察的连续变量数据,另一个参数是这个变量的分类属性,比如图3就很好的展示了不同星期中,小费数据的离群情况,其中周六离群点数据最多。同分布散点图和分簇散点图一样,boxplot(...
sns.violinplot('dataset','y',data = data, palette = 'husl') plt.xlabel('(d)') plt.tight_layout() plt.show() 由图(c)可以看出第IV组的大部分的数据的x集中在8一点,而y分布与6周围,可以知道y和x的相关性很小,通过(a) (b)我们也可以看到离群点, ...