df = df.loc[:, used_columns] # 创建一个分类调色板来识别网络networks network_pal = sns.husl_palette(8, s=.45) network_lut = dict(zip(map(str, used_networks), network_pal)) # 将调色板转换为将绘制在矩阵边的矢量 networks = df.columns.get_level_values("network") network_colors = pd...
# sns.countplot(tips["sex"]) # 写法2 sns.countplot(data=tips,x="sex") plt.show() 也可以指定不同的分组: In [29]: sns.countplot(data=tips, x="sex", hue="day" # 指定分组 ) plt.show() 绘制水平柱状图: In [30]: sns.countplot(data=tips, y="sex", # 将x改成y即可 hue="day"...
df = df.loc[:, used_columns] # 创建一个分类调色板来识别网络networks network_pal = sns.husl_palette(8, s=.45) network_lut = dict(zip(map(str, used_networks), network_pal)) # 将调色板转换为将绘制在矩阵边的矢量 networks = df.columns.get_level_values("network") network_colors = pd...
# sns.countplot(tips["sex"]) # 写法2 sns.countplot(data=tips,x="sex") plt.show() 也可以指定不同的分组: In 29: 代码语言:txt 复制 sns.countplot(data=tips, x="sex", hue="day" # 指定分组 ) plt.show() 绘制水平柱状图: In 30: 代码语言:txt 复制 sns.countplot(data=tips, y="sex"...
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 lmplot 回归模型图 regplot 线性回归图 residplot 线性回归残差图 heatmap 热力图 clustermap 聚集图 ...
Countplots(计数图) Histograms(直方图) Catplots (Box, Violin, Swarm, Boxen)分类图表 Multiple Plots using FacetGrid(使用FacetGrid的多个绘图) Joint Plots(联合图) KDE Plots(Kernel Density Estimate,核密度估计图) Pairplots(变量关系组图) Heatmaps(热力图) ...
[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]) #小提琴图sns.boxenplot(x="survived",y="age",data=df,ax=ax[6]) #增强箱图sns.pointplot(...
seaborn.countplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, orient=None, color=None, palette=None, saturation=0.75, dodge=True, ax=None, **kwargs) ''' fig,axes=plt.subplots(1,2,figsize=(10,6)) #选定某个字段,countplot会自动统计该字段下各类别的数目 ...
Seaborn 的 countplot 是一种用于显示分类数据中每个类别出现频率的图表。它通过条形图的形式展示数据集中不同类别的计数,因此非常适合用于可视化类别型变量的分布情况。 seaborn.countplot(data=None, *, x=None, y=None, hue=None, order=None, hue_order=None, orient=None, color=None, palette=None, saturati...
9. countplot() 计数图 三、Distribution plot 分布图(5) 1. jointplot() 双变量关系图 2. pairplot() 变量关系组图 3. distplot() 直方图,质量估计图 4. kdeplot() 核函数密度估计图 5. rugplot() 将数组中的数据点绘制为轴上的数据 四、Regression plots 回归图(3) ...