seaborn中绘制折线图使用的是sns.barplot()函数: sns.barplot(x,y,hue,data,order,hue_order,estimator,ci=95,n_boot=1000,units,seed,orient,color,palette,saturation=0.75,errcolor=‘.26’,errwidth,capsize,dodge=True,ax,**kwargs,) 关键常用参数说明: x, y:必需的参数,用于指定数据集中柱状图的x轴和...
sns.barplot(data = tmpdf.loc[['上海']], color = 'b', label = '上海') sns.barplot(data = tmpdf.loc[['北京']], bottom = tmpdf.loc['上海'], color = 'c', label = '北京') # 注意bottom参数需要累加已有的所有直条类别高度 sns.barplot(data = tmpdf.loc[['广州']], bottom = ...
sns.barplot(x="color",y="age",data=data,hue="gender") order, hue_order (lists of strings):用于控制条形图的顺序 fig,axes=plt.subplots(1,2) sns.barplot(x="gender",y="age",data=data,ax=axes[0]) sns.barplot(x="gender",y="age",data=data,ax=axes[1],order=["女","男"]) est...
# 设置 seaborn 样式 sns.set(style="whitegrid") # 创建一个 barplot plt.figure(figsize=(10, 6)) bar_plot = sns.barplot( x='Category', # 类别变量 y='Value', # 数值变量 hue='Subcategory', # 子类别变量 data=data, # 数据源 estimator=np.mean, # 使用平均值作为估计量 errorbar=('ci...
sns.stripplot(x="survived",y="age",data=df,ax=ax[0]) #条形散点图sns.swarmplot(x="survived",y="age",data=df,ax=ax[1]) #避免散点重叠的条形散点图sns.boxplot(x="survived",y="age",data=df,ax=ax[2]) #箱线图sns.countplot(x="survived",data=df,ax=ax[3]) #统计图sns.barplot...
sns.scatterplot(x='Mes',y='machine learning', hue='categorical', data=df, ax=axes[1]) axes[1].set_title('Machine learning') 柱状图 ## 语法sns.barplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, estimator=<function mean>, ci=95, ...
sns.barplot(x='class',y='survived',data=titanic) 这是图形输出的直接代码,barplot 表示输出条形图,同样的还有 Seaborn 中还有 countplot、boxplot、violinplot、regplot、lmplot、heatmap 等多种图形方法可以使用,我们在接下来会详细说明。 barplot() 括号里的是需要设置的具体参数,涉及到数据、颜色、坐标轴、以及...
sns.barplot(x="class", y="survived", hue="sex", data=titanic) plt.show() 上述代码生成了一个性别乘船等级幸存率的堆积柱状图,并且使用了darkgrid主题。可以使用sns.set_style("darkgrid")来设置主题(还有其他的主题,如whitegrid、dark、white)。设置主题样式可以让数据更加清晰,更加容易被理解。
sns.set_theme(style="whitegrid") ax = sns.barplot(x="year", y="pop", data=data_canada) 改变seaborn图表大小的三种方法1. seaborn自带的设置:sns.set_context({'figure.figsize':[20,20]}) sns.boxplot(x) 2. 结合matplotlib:frommatplotlibimportpyplotasplt ...
sns.set_style('white') #以条形图为例输出图形 sns.barplot(x=x,y=y,data=dataset,...) ''' barplot()括号里的是需要设置的具体参数, 涉及到数据、颜色、坐标轴、以及具体图形的一些控制变量, 基本的一些参数包括'x'、'y'、'data',分别表示x轴,y轴, ...