下面是scatterplot()函数的基本用法: import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个DataFrame data = { 'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [2, 4, 6, 8, 10] } df = pd.DataFrame(data) # 绘制散点图 sns.scatterplot(x='x',
} df = pd.DataFrame(data) print("【显示】df") print(df) print("【执行】sns.scatterplot(x='Weight', y='Height', hue='Gender', data=df, style='Gender', palette='deep')") sns.scatterplot(x='Weight', y='Height', hue='Gender', data=df, style='Gender', palette='deep') plt....
## 导入画图库importmatplotlib.pyplot as pltimportseaborn as sns; sns.set() tips= sns.load_dataset("tips") #如果单纯是data一个参数,这data的特征需要全部都是数值型sns.scatterplot(data=tips)#ValueError: A wide-form input must have only numeric values.sns.scatterplot( x="total_bill", y="ti...
import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns; sns.set() tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例2:设置hue 根据设置的类别,产生颜色不同的点的散点图 eg.下图为根据time分类的散点图 """ sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", hue="time",data=tips) plt.show() 代码语言:...
对于像numpy.recarry 或 pandas.DataFrame 这种类型的数据,matplotlib允许将其赋予data关键字参数,之后使用列名称字符串引用相应的数据。 data={'a':x,'b':y,'c':area,'d':colors}fig,ax=plt.subplots()ax.scatter('a','b',s='c',c='d',data=data)ax.set(xlabel='entry a',ylabel='entry b')...
6. 在散点图上添加文本注释 Add text annotation on scatterplot 添加一个注释 Add one annotation 添加多个注释 Use a loop to annotate each marker # 添加一个注释 Add one annotationimportpandasaspd# 制作数据集df_test=pd.DataFrame({'x':[1,1.5,3,4,5],'y':[5,15,5,10,2],'group':['A',...
在数据分析和可视化领域,“scatter”通常指的是散点图(Scatter Plot)。散点图是一种常用的图表类型,用于展示两个变量之间的关系。在Pandas库中,可以使用DataFrame.plot.scatter()方法来绘制散点图。 散点图的特点:每个数据点由两个变量的值确定,这两个值分别作为点的横坐标和纵坐标。通过散点图,可以直观地观察两...
import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns; sns.set() tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例1:散点图 """ sns.scatterplot( x="total_bill", y="tip",data=tips) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.
Plotly scatterplot with a trend line Scatterplots withPandas Pandas, a data analysis library, also offers functions to build scatterplots. It uses matplotlib under the hood, but thesyntax is more concise. The main difference is that we have to work withPandas objectssuch asSeriesandDataFrame. ...
%matplotlib inline # 如果不添加这句,是无法直接在jupyter里看到图的 import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt sns.set(style="ticks") # 有一套的参数可以控制绘图元素的比例。 # 首先,让我们通过set()重置默认的参数: # set( )通过设置参数可以用...