plt.title("Line Plot Example") plt.xlabel("X-axis") plt.ylabel("Y-axis") # 显示图形 plt.show() 在上述示例中,通过调用plot()函数,我们可以传递x和y坐标的数据,从而绘制线图。使用title()函数可以设置图形的标题,xlabel()和ylabel()函数可以设置X轴和Y轴的标签。最后,调用
data=iris.query("species != 'versicolor'"), x="sepal_width", y="sepal_length", hue="species", thresh=.1,) 多变量直方图histplot 绘制单变量或双变量直方图以显示数据集的分布。 直方图是一种典型的可视化工具,它通过计算离散箱中的观察值数量来表示一个或多个变量的分布。该函数可以对每个箱子内计算...
Example 1:Using random data to create a Seaborn Line Plot importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt Year=[2012,2014,2016,2020,2021,2022,2018]Profit=[80,75.8,74,65,99.5,19,33.6]data_plot=pd.DataFrame({"Year":Year,"Profit":Profit})sns.lineplot(x="Year",y="Profit",data...
import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt sns.set(style="darkgrid") # Load the example tips datasettips = sns.load_dataset("tips") # Plot the response with standard errorsns.lineplot(x="total_bill",y="tip",data=tips) plt.show() 散点图(Scatter Plot) Import seaborn as snsi...
ax.plot(x, y1, label='Line 1', color='blue') # 使用Seaborn绘制散点图 sns.scatterplot(x=x, y=y2, label='Scatter', color='red', ax=ax) # 添加标题和标签 ax.set_title('Combined Plot Example') ax.set_xlabel('X-axis')
3.2 线图(Line Plot) 线图通常用于展示数据随时间的变化趋势,或者两个连续变量之间的关系。Seaborn 的lineplot()函数支持绘制带有误差条的线图,以便于更好地理解数据的波动性。 示例代码: sns.lineplot(x="day", y="total_bill", data=tips, hue="sex") ...
plot = sns.distplot(data.y, kde=False, color='b') 1. 2. 3. 矩阵图heatmap 利用热力图可以看数据表里多个特征两两的相似度。 sns.heatmap(uniform_data,vmin=0,vmax=1) 1. 分层聚集的热图clustermap # Load the brain networks example dataset ...
plt.title('Simple Line Plot') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') # 显示图例 plt.legend() # 显示图表 plt.show() 输出说明: 上面的代码绘制了一条蓝色的折线,并且为x轴和y轴添加了标签。通过plt.legend(),我们为图表添加了一个图例,帮助标识数据的含义。
plt.title('Basic Line Plot') plt.xlabel('X axis') plt.ylabel('Y axis') # 显示图表 plt.show() 此代码会生成一个简单的折线图,展示数据点之间的关系。 1.3 绘制柱状图 柱状图是Matplotlib中另一种常见的图表类型。以下代码展示了如何绘制一个柱状图: ...
data_home='seaborn-data', cache=True)# 将调色板定义为一个列表,以指定精确的值palette = sns.color_palette("rocket_r")# 在两个切面上画线sns.relplot( data=dots, x="time", y="firing_rate", hue="coherence", size="choice", col="align", kind="line", size_order=["T1","T2"], pale...