# 设置Seaborn的风格和颜色调色板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# 绘制散点图,展示花瓣长度和花瓣宽度之间的关系sns.scatterplot(data=iris,x='petal_length',y='petal_width')# 设置图表标题和标签plt.title('Petal Length vs. Petal Width by...
year == 2007] # 利用scatterplot函数快速绘制气泡图 sns.scatterplot(data=data, x="gdpPercap", y="lifeExp", size="pop", hue="continent", # 颜色分组,可以展示第四个变量 palette="viridis", # 采用调色板分配颜色 edgecolors="black", # 设置边缘色 legend=True, # 图例设置 sizes=(20, 400)...
df=sns.load_dataset('iris')fig=plt.figure(figsize=(8,8))gs=gridspec.GridSpec(2,2)# 默认的分组散点图 scatter1=sns.lmplot(x="sepal_length",y="sepal_width",data=df,fit_reg=False,hue='species',legend=False)scatter1.ax.set_title('默认的分组散点图')# 自定义每组的标记 scatter2=sns.l...
AI代码解释 fig,ax=plt.subplots(figsize=(6,5),dpi=200)scatter=sns.scatterplot(data=penguins_df,x="bill_length_mm",y="bill_depth_mm",hue="species",size="body_mass_g",ec="k",alpha=.9,ax=ax)scatter.legend()ax.text(.91,-.1,'\nVisualization by DataCharm',transform=ax.transAxes,ha...
1、使用 scatterplot 绘制双变量分布 scatterplot()函数用于绘制双变量分布图形,通常用于研究两个变量之间的关系。使用scatterplot()函数可以绘制两个变量之间的散点图。常用参数如下, 使用示例: import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 示例数据 ...
**kwargs:其他可选参数。 示例代码: python复制代码: import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt #创建一个DataFrame df = sns.load_dataset("tips") #绘制散点图 sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=df) #显示图形 plt.show()©...
sns.boxplot(),用法与小提琴图一样。 参数notch可以指定是否有缺口,值为True时有缺口。 创建多个图形 importmatplotlib.pyplotasplt plt.subplot(121) sns.scatterplot(x='Mes', y='deep learning', hue='categorical', data=df) plt.title('Deep learning') ...
importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt# 创建一个包含2行2列子图的图形fig,axes=plt.subplots(nrows=2,ncols=2,figsize=(10,10))# 在第一个子图中绘制散点图sns.scatterplot(x='sepal_length',y='sepal_width',data=iris,ax=axes[0,0])# 在第二个子图中绘制箱线图sns.boxplot(x='species'...
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt 2. 准备数据。这里我们假设你已经有了两个列表,分别代表x轴和y轴的数据点。例如: x_data = [1, 2, 3, 4, 5] y_data = [2, 4, 6, 8, 10] 3. 使用scatterplot()函数创建散点图: ...
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 ...