使用Seaborn库中的scatterplot函数或类似功能创建散点图: Seaborn的scatterplot函数是绘制散点图的直接方法。你可以通过指定x和y参数来设置散点图的横纵坐标。 python sns.scatterplot(x='x', y='y', data=df) 根据需要调整散点图的样式和配置: Seaborn提供了多种参数来定制散点图的样式,例如颜色、标记样式...
带回归线的散点图 的绘图语法:sns.regplot( x=X对应变量, y=Y对应变量) 带回归线的分组散点图 的绘图语法:sns.lmplot(x=X变量列名, y=Y变量列名, hue=分组依据的类别变量列名, data=数据表) 集群散点图(swarmplot) 的绘图语法:sns.swarmplot( x=X对应的类别变量, y=Y对应变量) 加载需要的包 importpa...
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...
在散点图上添加趋势线(线性拟合线)反映两个变量是正相关、负相关或者无相关关系。 实现代码: import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings warnings.filterwarnings(action='once') plt.style.use('seaborn-whitegrid') sns.set_style("...
散点图 导包 1importnumpy as np2importpandas as pd3importmatplotlib as mpl4importmatplotlib.pyplot as plt5importseaborn as sns 二维图(一个标签) X1是10个随机数,满足正态分布,y与X1线性相关。 1X1=np.random.randn(10)2y=X1+X1**2-3
import seaborn as sns #颜色库 #画散点图的函数plt.scatter() #1.绘制一个简单的散点图:X1和X2之间的关系图 #定义数据 x1 = np.random.randn(10)#取10个随机数,其中random为随机数函数,randn为取的数是正态分布的数 x2 = x1+x1**2-10
python绘制散点图,展现两个变量间的关系,当数据包含多组时,使用不同颜色和形状区分。 实现代码: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings warnings.filterwarnings(action='once') ...
sns.set_context("paper") # 设置风格、尺度 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 不发出警告 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. # 1、stripplot() # 按照不同类别对样本数据进行分布散点图绘制 tips = sns.load_dataset("tips") ...
使用matplotlib包绘制散点图 # 导入所需的python包 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 设置绘图格式 plt.style.use('seaborn') %matplotlib inline # 创建示例数据集 df=pd.DataFrame({'x': range(1,101), 'y': np.random.randn(100)*...