B06 python绘图——直方图sns.histplot() 09:14 B07 python绘图——密度图sns.kdeplot() 07:09 B08 python绘图——饼图plt.pie() 17:16 B09 python绘图——箱线图sns.boxplot() 10:03 B10 python绘图——小提琴图sns.violinplot() 09:27 B11 python绘图——热力图sns.heatmap() 08:41 B12...
sns.boxplot(ax=axs[0,0], data=df, x ="age", y="class") axs[0,0].set_title("图1:舱位等级的年龄分布", fontsize=14) axs[0,0].xaxis.grid(True)# sns.boxplot(ax=axs[0,1], data=df, x="age", y="class", hue="alive")sns.boxplot(ax=axs[0,1], data=df, x="class",...
import seaborn as sns plt.figure(figsize=(5,6)) sns.boxplot(y="Fare",data=df) #不注明y轴的话,箱线图是横躺着的 plt.title("乘客船票价格箱线图2",fontsize="xx-large",color="#DE0052") plt.show()#DE0052 1. 2. 3. 4. 5. 下面做对数变换,然后再画箱线图: AI检测代码解析 x = df...
load_dataset('iris') # 利用boxplot函数绘制箱线图 sns.boxplot(y=df["sepal_length"]) plt.show() 2 定制多样化的箱线图 自定义箱线图一般是结合使用场景对相关参数进行修改,并辅以其他的绘图知识。参数信息可以通过官网进行查看,其他的绘图知识则更多来源于实战经验,大家不妨将接下来的绘图作为一种学习经验...
import seaborn as sns import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 生成随机数据 np.random.seed(10) data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)] 创建箱线图 sns.boxplot(data=data) 设置标题和标签 plt.title('Box Plot Example with Seaborn') ...
sns.boxplot(x=data["cost"],data=data) 1. 根据性别分组: sns.boxplot(x="age", y="cost", data=data, hue="sex", width=0.5, linewidth=1.0, palette="Set3") 1. 根据年龄分组: sns.boxplot(x="sex", y="cost", data=data, hue="age", width=0.5, linewidth=1.0, palette="Set3") ...
1#绘制分组箱线图2sns.boxplot(x ='region', y ='price_unit', data =Sec_Buildings,3order = avg_price.index, showmeans=True,color ='steelblue',4flierprops = {'marker':'o','markerfacecolor':'red','markersize':3},5meanprops = {'marker':'D','markerfacecolor':'indianred','markersize...
import seaborn as sns# 准备数据data = [1, 2, 3, 4, 5]# 绘制箱线图sns.boxplot(data=data)# 添加标题和标签plt.title('Boxplot')plt.xlabel('Data')# 显示图表plt.show() 在上面的示例中,我们首先准备了数据。然后,使用 boxplot 方法绘制箱线图。接下来,使用 Matplotlib 的方法添加标题和标签。最...
sns.boxplot(x='tip',data=tips) sns.boxplot(y='tip',data=tips) 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...