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...
sns.图名(x=np.array, y=np.array[, …]) 绘制散点图 最常用的是relplot()。这是一个图形级函数,用于使用两种常见方法可视化统计关系:散点图和线图。 1import numpy as np 2import pandas as pd 3import matplotlib.pyplot as plt 4import seaborn as sns 5# 加载样式 6sns.set(style="darkgrid") 7...
sns.图名(x=np.array, y=np.array[, …]) 绘制散点图 最常用的是relplot()。这是一个图形级函数,用于使用两种常见方法可视化统计关系:散点图和线图。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns # 加载样式 sns.set(st...
(array(['Dinner','Lunch'], dtype=object),array(['Sun','Sat','Thur','Fri'], dtype=object),array([2,3,4,1,6,5], dtype=int64),array(['Female','Male'], dtype=object),array(['No','Yes'], dtype=object)) 先把数据丢进去,看看SNS会怎画图。 2.1 data,建议传,pandas.DataFrame,num...
sns.relplot(x="passengerid",y="age",col="pclass",hue=None, row=None,kind='scatter',data=df)#kind为line,scatter;col表示按照该列进行分列绘图#下面是具体的折线图和散点图函数,但这两种方法均不能进行分面sns.lineplot(x="passengerid",y="age",data=df)sns.scatterplot(x="passengerid",y="...
使用scatterplot函数绘制散点图、使用lineplot函数绘制折线图 本文详细介绍第一种方式 ,使用函数relplot绘制散点图和折线图。seaborn.relplot是一种figure-level层面的函数(可以简单理解为可轻松绘制多个子图),另外一个是axes面的函数(每一个子图)。 1、绘图数据准备 ...
2.1 data,建议传,pandas.DataFrame,numpy.ndarray, mapping, or sequence 如果传的是df,不指定x,y,则会以index为横轴,列数值为Y轴 如果你硬是不想传data,那就把后面的x=,y=要传进去。 sns.relplot(kind='line',data=tips) # sns.lineplot(data=tips) ...
sns.lineplot(data=flights, x="passengers", y="year", orient="y") 点击查看详情 柱形图 01 penguins=pd.read_csv('C:\\work\\penguins.csv') penguins.head() 点击查看详情 02 # 选择1列 sns.histplot(data=penguins, x="flipper_length_mm") 点击查看详情 03 # 宽度 sns.histplot(data...
An array or list of vectors. 绘制一个散点图,其中一个变量是类别变量。 条形图可以自己绘制,但在您想要显示所有观察结果以及一些潜在分布的表示的情况下,它也是盒形图或小提琴形图的一个很好的补充。 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...
import numpy as np import seaborn as sns; sns.set() # 因为sns.set()一般不用改,可以在导入模块时顺便设置好 rewards = np.array([0, 0.1,0,0.2,0.4,0.5,0.6,0.9,0.9,0.9]) sns.lineplot(x=range(len(rewards)),y=rewards) # sns.relplot(x=range(len(rewards)),y=rewards,kind="line") #...