[1, 16, 81, 256, 625] # 创建多线图 sns.lineplot(x=x, y=y1, label='Line 1') sns.lineplot(x=x, y=y2, label='Line 2') sns.lineplot(x=x, y=y3, label='Line 3') # 设置图形标题和轴标签 plt.title('Multiple Line Plot') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') # ...
sns.displot(penguins, x="flipper_length_mm", kind="kde", bw_adjust=.25) 同样可以根据hue="species"进行分类,multiple="stack"进行叠加。 KDE 方法对于离散数据或数据自然连续但特定值被过度表示的情况也不起作用。需要记住的是,KDE 始终会显示一条平滑曲线,即使数据本身并不平滑。 (3)双变量直方图 sns....
sns.histplot( diamonds, x="price", hue="cut", multiple="stack", palette="light:m_r", edgecolor=".3", linewidth=.5, log_scale=True, ) ax.xaxis.set_major_formatter(mpl.ticker.ScalarFormatter()) ax.set_xticks([500, 1000, 2000, 5000, 10000]) 单变量分布图distplot 在seaborn中想要对...
sns.histplot( diamonds, x="price", hue="cut", multiple="stack", palette="light:m_r", edgecolor=".3", linewidth=.5, log_scale=True, ) ax.xaxis.set_major_formatter(mpl.ticker.ScalarFormatter()) ax.set_xticks([500, 1000, 2000, 5000, 10000]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9...
sns.displot(data=df, x='total', hue='gender', kind='hist',multiple='dodge', palette='Blues', height=4, aspect=1.4)hue参数根据给定列中的不同值分隔行。我们已经将性别列传递给了hue参数，因此我们可以分别看到女性和男性的分布。多个参数决定了不同类别的栏如何显示(“dodge”表示并排显示)。当...
Using Seaborn’s lineplot(), we can plot multiple lines. Here is a code snippet showing how to generate one. import seaborn as sns import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt arry = [[11, 1, 0, 2, 0, 1], [3, 8, 0, 1, 0, 1], ...
seaborn.histplot(data=None, *, x=None, y=None, hue=None, weights=None, stat='count', bins='auto', binwidth=None, binrange=None, discrete=None, cumulative=False, common_bins=True, common_norm=True, multiple='layer', element='bars', fill=...
相当于lineplot和scatterplot的归约,可以通过kind参数指定画什么图形,参数解释如下: kind: 默认是’scatter’,也可以选择kind=‘line’ sizes: List、dict或tuple,可选,说白了就是图片大小,注意和size区分; col、row: col指定列的分组变量,row指定行的分组变量,具体看下面例子 ...
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 导入模块 使用以下别名来导入库: importmatplotlib.pyplotasplt importseabornassns 使用Seaborn创建图形的基本步骤是: ...
# Might need to loop through the list if there are multiple lines on the plot ax.lines[0].set_linestyle("--") plt.show() 更新: 似乎dashes参数仅在绘制多条线时适用(通常使用熊猫数据框)。破折号的指定与 matplotlib 中的相同,是一个(段,间隙)长度的元组。因此,您需要传递一个元组列表。