distribution+plot,接口内置了直方图(histogram)、核密度估计图(kde,kernel density estimation)以及rug图(直译为地毯,绘图方式就是将数值出现的位置原原本本的以小柱状的方式添加在图表底部),3种图表均可通过相应参数设置开关状态,默认情况下是绘制hist+kde。 distplot支持3种格式数据:pandas.series、numpy中的1darray以...
以列表，numpy array 或者 pandas 中的 Series object 表示的向量。这些向量可以直接传入 x, y, 以及 ...
语法:seaborn.violinplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, bw='scott', cut=2, scale='area', scale_hue=True, gridsize=100, width=0.8, inner='box', split=False, dodge=True, orient=None, linewidth=None, color=None, palette=None, saturation=0.75, ax=...
sns.distplot(df_iris['petal length'], ax = axes[0], kde =True, rug =True)# kde 密度曲线 rug 边际毛毯 sns.kdeplot(df_iris['petal length'], ax = axes[1], shade=True)# shade 阴影 plt.show() import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set( pal...
boxplot() sns.boxplot( x=None, y=None, hue=None, data=None,order=None, hue_order=None, orient=None, color=None, palette=None, saturation=0.75, width=0.8, dodge=True, fliersize=5, linewidth=None, whis=1.5, notch=False, ax=None,**kwargs, ...
[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...
seaborn.boxplot(*, x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, orient=None, color=None, palette=None, saturation=0.75, width=0.8, dodge=True, fliersize=5, linewidth=None, whis=1.5, ax=None, **kwargs)
An array or list of vectors. 使用条形显示每个分类箱中的观察值的个数。 计数图可以看作是一个分类变量的直方图,而不是定量变量。基本API和选项与barplot()相同,因此可以跨嵌套变量比较计数。 输入数据可以以多种格式传递,包括: 表示为列表、numpy数组或pandas系列对象的数据向量,直接传递给x、y和/或hue参数。
import numpy as np # 防止乱码 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False x = np.array([12,15,17,19,20,23,25,28,30,33,34,35,36,37]) plt.boxplot(x) plt.xticks([1],["箱线图"]) ...
ax=sns.boxplot(x="time",y="tip",data=tips,order=["Dinner","Lunch"]) ordering 平行的box: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 iris=sns.load_dataset("iris")ax=sns.boxplot(data=iris,orient="h",palette="Set2")