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...
#导入依赖包%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snssns.set(style="whitegrid", color_codes=True)tips = sns.load_dataset("tips") total_bill是消费总金额,tip是小费,size指用餐人数。boxplot()中数据参数有x和y,我们将消费数据依次传给x和y看看绘图效果: sns.boxplot(x='...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 1. 生成随机数并绘制分布图 data = np.random.uniform(low=-10, high=10, size=500) sns.distplot(data) plt.show() # 2. 比较不同范围下分布形状的变化 low_values = [-10, 0, 10] high_values = [10, 20, 30] for low, high in zi...
import seaborn as snsimport pandas as pdimport numpy as npdata_raw=pd.read_csv("数据源/Titanic/train.csv")df=data_raw.copy()df.columns=[x.lower() for x in df.columns]relplotrelplot函数和待会要介绍的catplot函数一样，均是属于一般型方法，它通过kind参数可分别作折线图和散点图，而且也可通过...
前言Seaborn是Python中一个基于matplotlib的统计数据可视化库,它提供了一系列高级接口,用于制作有吸引力且富有表现力的统计图形。 Seaborn的sns模块包含了许多用于绘图的函数,同时提供了一些内置的数据集,例如著名的"tips"数据集。 本文将介绍如何使用pip安装Seaborn,并解决使用sns.load_dataset(“tips”)时可能遇到的一些...
import seaborn as sns %matplotlib inline 2、图像审美 这里当然不是说审美的标准是什么,而是如何调节图像的样式。这一块自由度太高就不具体介绍,就简单介绍一个修改背景的功能。 def sinplot(flip=1): x = np.linspace(0, 14, 100) for i in range(1, 7): ...
import seaborn as sns sns.set_style("whitegrid") plt.plot(np.arange(10)) plt.show() set( )通过设置参数可以用来设置背景,调色板等,更加常用。 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set(style="white", palette="muted", color_codes=True)#set( )设置主题,调色板更常用 ...
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd data = pd.read_csv('iris.csv') dataname = data['species'] print(data.head()) print('---') freq = dataname.value_counts(normalize = True) #也可以不归一化,在后面画图时候函数会自动归一化 print(freq) print('...
选择“新建”>“Python 文件”以在 PyCharm 项目中创建新的 Python 文件 为您的文件指定一个正确的名称(例如seaborn_test.py)。 打开seaborn_test.py文件并添加以下代码: import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set(style="whitegrid") ...
import seaborn as sns 导入seaborn内置的消费数据集: In 2: 代码语言:txt AI代码解释 tips = sns.load_dataset("tips") # 需要网络环境 tips.head() Out2: 导入iris数据集: In 3: 代码语言:txt AI代码解释 iris = sns.load_dataset("iris") # 需要网络环境 ...