import seaborn as sns import pandas as pd data = pd.DataFrame({ 'x': [x for x in range(5)], 'y': [1, 3, 4, 2, 5], 'z': [14, 14, 100, 16, 36] }) sns.regplot(x='x', y='y', data=data, marker='o', color='red', scatter_kws={'s': data['z']}) 您可能...
seaborn.regplot(x, y, data=None,x_estimator=None, x_bins=None,x_ci='ci', scatter=True, fit_reg=True, ci=95, n_boot=1000, units=None, order=1, logistic=False, lowess=False, robust=False, logx=False, x_partial=None, y_partial=None, truncate=False, dropna=True, x_jitter=None, ...
下面是 size 和total_bill 的线性回归分析绘图,关于 sns.regplot 的控制参数,都可以在 g.map 中传入。 在创建子图时,可以使用 height 以及宽高比 aspect 控制每张子图的大小: g = sns.FacetGrid(tips, col="day", height=4, aspect=0.5) g.map(sns.barplot, "sex", "total_bill", order=tips.sex.valu...
regplot默认参数线型回归图 plt.figure(dpi=100)sns.set(style="whitegrid",font_scale=1.2)#设置主题,文本大小g=sns.regplot(x='sepal length(cm)',y='sepal width(cm)',data=pd_iris,color='#000000',#设置marker及线的颜色marker='*',#设置marker形状) 分别设置点和拟合线属性 plt.figure(dpi=100)sn...
map(sns.regplot, "size", "total_bill", fit_reg=True, x_jitter=0.2) size 和total_bill 的线性回归分析绘图如下:关于 sns.regplot 的控制参数,都可以在 g.map 中传入。 在创建子图时,我们还可以使用 height 以及宽高比 aspect 定义每张子图的大小: g = sns.FacetGrid(tips, col="day", height=4, ...
seaborn.regplot regplot 绘制回归图时,只需要指定自变量和因变量即可,regplot 会自动完成线性回归拟合。 举例: 1 sns.regplot(x="sepal_length", y="sepal_width", data=iris) 3.residplot 1 seaborn.residplot(x, y, data=None, lowess=False, x_partial=None, y_partial=None, order=1, robust=False,...
2、seaborn.regplot regplot默认参数线型回归图 分别设置点和拟合线属性 置信区间(confidenceinterval)设置 拟合线延伸与坐标轴相交 拟合离散变量曲线 多项式回归(polynomialregression)拟合曲线 3、seaborn.lmplot 按变量分类拟合回归线 散点marker设置 散点调色盘 ...
别期待着只用seaborn绘制出各种常用图表,它更专注于展示统计数据里的信息,因此,我们换个角度,从数据本身的分布和数据列之间的关系来看可视化。seaborn[1]没有直接枚举各种图的接口,而是抽象为了四种relplot、regplot、catplot及distplot,分别对应:数据关联、回归、分类变量和数据分布。
sns.regplot(x='用料数',y='评分',data=df,ci=None,color='g',marker='*',ax=axes[1]) lmplot #语法 ''' seaborn.lmplot(x, y, data, hue=None, col=None, row=None, palette=None, col_wrap=None, height=5, aspect=1, markers='o', sharex=True, ...
seaborn.regplot(x, y, data=None,x\_estimator=None, x\_bins=None,x\_ci='ci', scatter=True, fit\_reg=True, ci=95, n\_boot=1000, units=None, order=1, logistic=False, lowess=False, robust=False, logx=False, x\_partial=None, y\_partial=None, truncate=False, dropna=True, x\_ji...