双变量分布pairplot 变量关系组图 sns.pairplot(iris) # 绘制双变量分布 双变量图的网格与边缘单变量图JointGrid i = sns.JointGrid(x="x", # 双变量图的网格与边缘单变量图 y="y", data=data) i = i.plot(sns.regplot, sns.distplot) 二维分布jointplot 用于两个变量的画图,将两个变量的联合分布形态可...
相比之下,JointGrid可以实现更为丰富的可定制绘图接口,而jointplot则是其一个简单的样例实现。类似地,pairplot则是依赖于PairGrid类实现。 例如,如下案例调用了PairGrid类实现,与标准pairplot不同的是上三角子图选用了kde图表,效果更为丰富。 与此同时,seaborn中的绘图接口虽然大多依赖于相应的类实现,但却并未开放所有的...
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 Regression plots 回归图 lmplot 回归模型图 regplot 线性回归图 residplot 线性回归残差图 Matrix plots 矩阵图 heatmap 热力图 clustermap 聚集图 导入模块 使用以下别名来导入库: import matplotlib.pyplot as plt im...
pairplot(变量关系组图) 描述数据集中的成对关系。默认情况下,该函数将创建一个轴网格,对角线图描述该变量的直方图分布,非对角线图描述两个变量之间的联合分布。 seaborn.pairplot(data, hue=None, hue_order=None, palette=None,vars=None, x_vars=None, y_vars=None, kind='scatter', diag_kind='auto', m...
复杂统计图形:与Matplotlib相比,Seaborn更侧重于统计图形的绘制,如热力图、联合分布图、箱线图、小提琴图、SwarmPlot(散点分布图)、PairPlot(成对关系图)等,这些图形有助于展示数据的分布、相关性和复杂关系。 Faceting(分面):Seaborn允许用户轻松地通过数据的一个或多个维度创建分面图,即根据不同的变量将数据分成多...
回归线(Regression Line):通过回归分析,得到了一条最佳拟合的直线,它代表了自变量和因变量之间的线性关系。回归线的斜率表示了这种关系的方向和强度 误差条(Error Bars):误差条通常在每个点附近绘制,用于表示每个观测值的误差范围。这有助于了解拟合程度和数据的离散程度 ...
3.4 pairplot(变量关系组图) 4 Regression plots(回归图) 4.1 lmplot(回归图) 4.2 regplot() 5.Matrix plots(矩阵图) 5.1 heatmap(热力图) 5.2 clustermap(聚类图) 6 FacetGrid() 7 PairGrid() 8 主题和颜色 8.1 主题(style) 8.2 环境(context)
# 多变量关系图(成对关系图)sns.pairplot(tips,hue='sex')plt.suptitle('Pair Plot of Tips Dataset',y=1.02)plt.show()# 联合分布图sns.jointplot(x='total_bill',y='tip',data=tips,kind='reg')plt.suptitle('Joint Plot with Regression Line',y=1.02)plt.show() ...
(pairplot): 线性回归绘图FacetGrid结构图普通的Axes绘图:FacetGrid基本使用:绘制多个图形:添加颜色观察字段:设置每个图形的尺寸:设置图例:设置标题:设置坐标轴:`g.set`方法:`g.fig`: 样式风格设置自带的样式:风格设置函数:1. `sns.axes_style`: 2. `sns.set_style()`:3. `sns.set`: 调色盘设置定性调色盘...
成对关系图(pairplot)是另一个强大的工具,它可以帮助我们在多个变量之间寻找模式和关系。特别是在探索高维数据集时,这种可视化方式尤为有效。 # 使用成对关系图展示数据集中的主要变量关系sns.pairplot(df,hue="smoker",palette="Set2")plt.show() 这段代码生成了一个成对关系图,展示了数据集中多个变量之间的两两...