# sns.boxplot(tips["tip"]) # 等价1;默认是x=tips["tip"] # sns.boxplot(data=tips, x="tip") # 等价2 sns.boxplot(x=tips["tip"]) plt.show() 如果指定为y=tips["tip"],则变成垂直箱型图: In [48]: # sns.boxplot(data=tips, y="tip") # 等价 sns.boxplot(y=tips["tip"]) ...
boxplot箱图 violinplot小提琴图 boxenplot增强箱图 pointplot点图 barplot条形图 countplot计数图 Distribution plot 分布图 jointplot双变量关系图 pairplot 变量关系组图 distplot 直方图,质量估计图 kdeplot 核函数密度估计图 rugplot 将数组中的数据点绘制为轴上的数据 Regression plots 回归图 lmplot 回归模型图 regpl...
箱形图(Box-plot)又称为盒须图、盒式图或箱线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。它能显示出一组数据的最大值、最小值、中位数及上下四分位数。 sns.boxplot(x="alive", y="age", hue="adult_male", # hue分类依据 data=titanic) 1. 2. 3. 4. # 绘制宽表数据箱形图 sns.boxp...
# sns.boxplot(tips["tip"]) # 等价1;默认是x=tips["tip"] # sns.boxplot(data=tips, x="tip") # 等价2 sns.boxplot(x=tips["tip"]) plt.show() 如果指定为y=tips["tip"],则变成垂直箱型图: In 48: 代码语言:txt AI代码解释 # sns.boxplot(data=tips, y="tip") # 等价 sns.boxplo...
[1]) #避免散点重叠的条形散点图sns.boxplot(x="survived",y="age",data=df,ax=ax[2]) #箱线图sns.countplot(x="survived",data=df,ax=ax[3]) #统计图sns.barplot(x="survived",y="age",data=df,ax=ax[4]) #条形图sns.violinplot(x="survived",y="age",data=df,ax=ax[5]) #小提琴...
The downside is that, because the violinplot uses a KDE, there are some other parameters that may need tweaking, adding some complexity relative to the straightforward boxplot: 这种方法使用核密度估计来提供更丰富的值分布描述。此外,箱线图中的四分位值和晶须值显示在小提琴内部。缺点是,由于violinplot...
[5 rows x 7 columns] sns.histplot(data=penguins, x="flipper_length_mm", hue="species", multiple="stack") 通过displot()也是可以达到这种效果的: sns.displot(data=penguins, x="flipper_length_mm", hue="species", multiple="stack", kind="kde") ...
Order to organize the rows and/or columns of the grid in, otherwise the orders are inferred from the data objects. kind: string, optional The kind of plot to draw (corresponds to the name of a categorical plotting function. Options are: “point”, “bar”, “strip”, “swarm”, “box...
boxplot 箱图 violinplot 小提琴图 boxenplot 增强箱图 pointplot 点图 barplot 条形图 countplot 计数图 jointplot 双变量关系图 pairplot 变量关系组图 distplot 直方图,质量估计图 kdeplot 核函数密度估计图 rugplot 将数组中的数据点绘制为轴上的数据
the OP, which has many columns # Create a copy of the columns to plot and all rows, with waterfront as "All" comb = df[['price', 'waterfront']].assign(waterfront="All") # Append it to the original dataframe and plot sns.boxplot(data=df.append(comb), y='price', x='waterfront'...