load_dataset("tips") # 设置Seaborn的风格 sns.set_style("darkgrid") # 设置图片大小 plt.figure(figsize=(8, 6)) # 设置宽8英寸,高6英寸 # 绘制带有 hue 和 showmeans 参数的箱型图 sns.boxplot(x='day', y='total_bill', hue='sex', data=tips, palette='Set1', showmeans=True) # ...
如sns.boxplot(palette=palette)中的palette参数, import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8)) data = {f'Group {i}': np.random.normal(i, 1, 100) for i in range(1, 5)} df = pd.DataFrame(data) # 设...
boxplot( x=df["species"], y=df["sepal_length"], palette="Blues") #sns.plt.show() (9)设置箱型图box plot颜色为选定的某一种颜色 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import seaborn as sns df = sns.load_dataset('iris') sns.boxplot( x=df["species"], y=df["sepal_...
sns.boxplot(x=df["species"],y=df["sepal_length"],ax=ax[1])ax[1].set_title('一个数值变量多个分组')# 一个数值变量多个分组子分组的箱线图 sns.boxplot(x="day",y="total_bill",hue="smoker",data=df_tips,palette="Set1",width=0.5,ax=ax[2])ax[2].set_title('一个数值变量多个分组...
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") ...
2、使用seaborn中的boxplot()函数制作箱线图 seaborn是在matplotlib基础上面的封装的可视化模块,代码更简洁,定制化能力稍差。 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set_style('darkgrid', {'font.sans-serif':['SimHei', 'Arial']})#设置图表背景颜色字体 ...
下面通过若干个绘图示例来理解seaborn.boxplot参数的功能: importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#! 解决不显示的问题:中文设置为宋体格式plt.rcParams['font.family'] = ["Times New Roman",'SimSun'] df = sns.load_dataset("titanic") fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=3, figsize=(14,...
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...
#生成12种颜色sns.palplot(sns.color_palette("hls", 12)) data = np.random.normal(size=(20, 12)) + np.arange(12) / 2sns.boxplot(data=data,palette=sns.color_palette("hls", 12)) hls_palette()控制亮度、饱和度 函数seaborn.hls_palette(n_colors=6, h=0.01, l=0.6, s=0.65)用来控制亮...
#生成12种颜色sns.palplot(sns.color_palette("hls", 12)) data = np.random.normal(size=(20, 12)) + np.arange(12) / 2sns.boxplot(data=data,palette=sns.color_palette("hls", 12)) hls_palette()控制亮度、饱和度 函数seaborn.hls_palette(n_colors=6, h=0.01, l=0.6, s=0.65)用来控制亮...