#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='...
8.用seaborn进行回归模型的画图sns.regplot() 或者sns.lmplot tips = sns.load_dataset("tips") #导入tips数据集 sns.regplot(x="total_bill",y="tip",data=tips) #画回归图 plt.show() 9.画某个特征中不同属性的值sns.stripplot() import seaborn as sns import.pyplot as plt import numpy as np f...
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...
importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp importpandasaspd 温馨提示:习惯性把 seaborn 缩写成 sns,这是历史遗留问题,别问为啥,问就是创始人喜欢这么写。 主题设置 Seaborn 的图表风格贼好看,一行代码就能换主题: sns.set_theme(style="darkgrid")# 暗色网...
1. 安装与导入：首先确保你已经安装了Python和必要的库，如pandas和numpy。使用pip安装seaborn：pip install seaborn然后在代码中导入seaborn和其他常用库：import pandas as pdimport numpy as npimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltsns.set(style="darkgrid") # 设置默认样式2. 数据准备：为了...
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 ...
importseaborn as snsimportnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltimportmatplotlib as mpl%matplotlib inline#这句话的意思就是可以直接显示图defsinplot(flip = 1): x= np.linspace(0, 14, 100)foriinrange(1, 7): plt.plot(x, np.sin(x+ i*0.5) * (7 - i) *flip) ...
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...
import seaborn as sns import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #%matplotlib具体作用是当你调用matplotlib.pyplot的绘图函数plot()进行绘图的时候, #或者生成一个figure画布的时候,可以直接在你的python console里面生成图像。
上面的图中,我们对风格没有做任何设置,接下来我们调用sns.set()函数来改变style,看看有何效果。 sns.set(style='white')sinplot() 通过set()函数设置style=white效果 那么,问题来了,有人会说,这个set()函数这么多参数,只要改变其中任意一个参数的值,绘图效果就会发生变化,那我们怎么知道哪种搭配是最佳效果呢,...