最后，通过调用FacetGrid相关实例方法，如set_axis_labels、set和fig.subplots_adjust，对子图的坐标轴标签、刻度及子图间距进行个性化调整。通过实例化FacetGrid，我们不仅能够绘制多个子图，还能通过灵活调整参数，为数据探索与分析提供强大支持。
countplot(y='time', hue="sex", data=tips, order=['Dinner','Lunch'], ax=axis3) 3、两个变量的散点图:scatterplot() 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # countplot() 中x和y只能指定一个,指定x轴则y轴展示数量,指定y轴则x轴展示数量 fig,(axis1,axis2,axis3) = plt....
kind="bar",x="day", y="total_bill", hue="smoker")7 f.despine(left=True)8 f.set_axis_labels("day","total_bill")9 f.legend.set_title("smoker")10 plt.subplots(
# 用于绘制两维变量的关系图,也就是共用x坐标,按照hue分组,画出不同hue种类的y 的值,用kind可指定其作图类型,默认为strip图。 sns.catplot(x="day",y="total_bill",hue="smoker",data=tips) sns.catplot(x="day",y="total_bill",hue="smoker",col="time",data=tips,kind="swarm") sns.catplot(x...
histplot(data=data,x="flipper_length_mm",hue="species",palette=palette,alpha=1, hue_order=["Adelie","Chinstrap","Gentoo"],lw=.5,edgecolor="black",ax=ax) #添加标题 #title ax.text(.08,1.1,"Base Charts in Python Exercise 02: Bar Charts", transform = ax.transAxes,color='k',ha='...
g = sns.lmplot(x="tip", # Step 3 y="total_bill", data=tips, aspect=2) g = (g.set_axis_labels("Tip","Total bill(USD)") \ .set(xlim=(0,10),ylim=(0,100))) plt.title("title") # Step 4 plt.show(g) 1. 2.
sns.catplot(x="day",y="total_bill",data=tips,hue="sex") 示例图如下: 1.2. swarmplot: 以上图展示的是按照星期几的分类散点图,看起来这些点有点重合,如果想要散开来,那么可以使用catplot(kind="swarm")。示例代码如下: sns.catplot(x="day",y="total_bill",kind="swarm",data=tips,hue="sex") ...
seaborn 可以直接读取 pandas DataFrame中的列作为x轴和y轴,一行代码即可完成绘图,使用比 matplotlib 更容易。 1.2 常用参数 relplot()函数中有一些常用的参数,可以帮助我们绘制更复杂的图形。
xaxis.set_major_formatter(mpl.ticker.ScalarFormatter()) ax.set_xticks([500, 1000, 2000, 5000, 10000]) 单变量分布图distplot 在seaborn中想要对单变量分布进行快速了解最方便的就是使用distplot函数,默认情况下它将绘制一个直方图,并且可以同时画出核密度估计(KDE)。 plot = sns.distplot(data.y, kde=...
sns.violinplot(y='is_cos',x='dest_aoi',data=yyds_df,saturation=1.75) 1、sns.set()设置风格 seaborn.set()函数参数:seaborn.set(context=‘notebook’, style=‘darkgrid’, palette=‘deep’, font=‘sans-serif’, font_scale=1, color_codes=True, rc=None) ...