例如，你可以使用`seaborn.scatterplot()`创建一个散点图，通过调整参数来改变颜色、大小和样式，以突出特定的数据特征。此外，Seaborn还支持时间序列数据的可视化，如使用`seaborn.lineplot()`绘制时间序列的变化趋势。Plotly：交互式可视化的全新高度 Plotly是一个交互式可视化库，其主要特点是能够生成动态、高交互性的...
seaborn.scatterplot(data['Age'],data['Weight'])示例2 import seaborn import pandas data = pandas.read_csv("nba.csv")seaborn.scatterplot( data['Age'], data['Weight'], hue =data["Position"])箱形图 语法： seaborn.boxplot(x=None, y=None, hue=None, data=None)参数： x，y，hue：用于...
在Seaborn中,可以使用seaborn.scatterplot()函数创建点图。 示例: 假设我们有一个包含学生考试成绩的数据集,其中包括数学和科学成绩。我们可以使用Seaborn的点图来可视化这两个变量之间的关系。 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 示例数据 math_scores = [75, 80, 65, 90, 70, 85, 95...
1g = sns.jointplot(x="x", y="y",data=df, kind="kde",color="m")2g.plot_joint(plt.scatter, c="w", s=30, linewidth=1, marker="+")3g.ax_joint.collections[0].set_alpha(0)4g.set_axis_labels("$X$","$Y$"); 3、可视化数据集成对关系 为了绘制数据集中多个成对的双变量,你可以使...
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 ...
kwargs : key, value mappingsOtherkeywordargumentsare passed down to``plt.plot``at draw time.Returns--- ax : matplotlibAxesReturnstheAxesobjectwiththe plot drawn onto it.SeeAlso--- scatterplot :Showthe relationship between two variables without emphasizing continuity...
对于这样一个需求,我们可能会这样实现:直接调用seaborn库中的scatterplot()函数绘制出散点图,代码如下: sns.scatterplot(x="抢断",y="得分",data=career_data,hue="姓名") 直接绘制散点图 当你画出这样的图形时,你可能觉得已经完成任务了,但是需求又变了,让你不要共用坐标轴,而是每个球员分别占一个坐标轴,...
在Seaborn也可以使用子图。我之所以使用relplot()而不是scatterplot()，因为它不能创建一个子图。由于relplot是一个图形级别的函数，它生成一个FacetGrid(一个由多个绘图组成的网格)对象，而scatterplot()只打印到一个matplotlib.pyplot.Axes(单个绘图)不能转换为子图的对象：fg = sns.relplot()print(type(fg))plot ...
scatterplot(),顾名思义,这个函数作用是绘制散点图,作用类似 replot(kind="scatter")。 lineplot(),绘制线图,作用类似 replot(kind="line")。 使用这些函数时可以通过色调、大小和样式的语义映射最多三个额外的变量来增强绘制的二维图形。简单来说就是函数的功能简单灵活,可以表示复杂的数据集结构。下面将通过例子...