import seaborn as sns # 折线图 sns.lineplot() # 条形图 sns.barplot() # 计数条形图 sns.countplot() # 散点图 sns.scatterplot() # 分类散点图 sns.stripplot() # 分簇散点图 sns.swarmplot() # 与stipplot()的区别就是点不重叠 # 箱型图 sns.boxplot() # 增强箱型图 sns.boxenplot() # ...
sns.lineplot(x=x,y=[i+2foriiny],linestyle='-.',marker='^',markersize=20,label='Dash-dot Line',color='purple')plt.legend(loc='upper left')plt.show() 通过matplotlib绘制多样化的连接散点图 matplotlib主要利用plot绘制连接散点图,可以通过matplotlib.pyplot.plot[2]了解更多用法 自定义连接散点图 ...
正如您从seaborn.lineplot文档中看到的那样,该函数接受 matplotlib.axes.Axes.plot() 参数,这意味着您可以将相同的参数传递给本文档中的 matplotlib 函数。 如果你想简单地调整你的线图的宽度,我发现这是最简单的:传递一个参数linewidth = your_desired_line_width_in_float,例如,linewidth = 1.5在你的sns.lineplot...
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 使用Seaborn创建Pair Plot iris = sns.load_dataset('iris') sns.pairplot(iris, hue='species', markers=['o', 's', 'D']) plt.show() 这个例子中,使用Seaborn的pairplot创建了一个Pair Plot,展示了Iris数据集中不同物种之间的关系。 保存图表...
第一个:sns.relplot 2个连续变量作图 从最简单的x,y轴作图来说,如果x轴和y轴的feature都是连续变量的话,我们就可以用:sns.relplot。 比如,吃饭总价和小费 我们看到 下图sns.relplot和sns.scatter是一样的。 下图sns.relplot 和 sns.line是一样的。 所以,当两个连续变量做图时,不做任何aggregation的话, 我...
Line Chart (Image by Author) 以上是seaborn中折线图的简单示例。 让我们考虑另一个数据集并检查线图函数最常用的参数。 让我们将企鹅的数据集用于下一组示例。 我们将使用前面显示的相同命令用企鹅的数据覆盖道琼斯数据。 df = sns.load_dataset('企鹅') ...
一种(相对)简单的方法可能是使用ax.lines获取绘图上的 Line2D 对象列表,然后手动设置线型: import seaborn as sns import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt n = 11 x = np.linspace(0,2,n) y = np.sin(2*np.pi*x) ax = sns.lineplot(x,y) ...
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 importseabornassns ...
sns.scatterplot(x="total_bill",y="tip",hue="day",style="time",size="size",data=tips) plt.show() 3.2 lineplot(线图) seaborn.lineplot(x=None, y=None, hue=None, size=None, style=None, data=None, palette=None, hue_order=None, hue_norm=None, sizes=None, size_order=None, size_no...
sns.distplot(rate,color="green",bins=10,rug=True,ax=axes[1])#axes[1]表示第一张图(右图) #多个参数可通过字典传递 fig,axes=plt.subplots(1,2,figsize=(10,6)) sns.distplot(rate,color="salmon",bins=20,rug=True,ax=axes[0]) sns.distplot(rate,rug=True, ...