Python Seaborn 绘制双变量分布图形 1、使用 scatterplot 绘制双变量分布 scatterplot()函数用于绘制双变量分布图形,通常用于研究两个变量之间的关系。使用scatterplot()函数可以绘制两个变量之间的散点图。常用参数如下, 使用示例: import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 示例数据 import pandas as...
scatterplot 散点图 lineplot 折线图 Categorical plots 分类图表 catplot 分类图表的接口,其实是下面八种图表的集成,,通过指定kind参数可以画出下面的八种图 stripplot 分类散点图 swarmplot 能够显示分布密度的分类散点图 boxplot 箱图 violinplot 小提琴图 boxenplot 增强箱图 pointplot 点图 barplot 条形图 countplo...
3. Multiple bivariate KDE plots(kdeplot) 4. Multiple linear regression(lmplot) 5. Paired density and scatterplot matrix(PairGrid) 6. Paired categorical plots(PairGrid) 7. Dot plot with several variables(PairGrid) ...
# 添加多个注释 Use a loop to annotate each marker# basic plotp1=sns.regplot(data=df_test,x="x",y="y",fit_reg=False,marker="o",color="skyblue",scatter_kws={'s':400})# add annotations one by one with a loopforlineinrange(0,df_test.shape[0]):p1.text(df_test.x[line]+0.2,...
(一)散点图-scatterplot 散点图绘制有两种方式: # 1、relplot()函数tips = sns.load_dataset("tips") sns.relplot(data=tips, x="total_bill", y="tip") # 2、scatterplot函数tips = sns.load_dataset("tips") sns.scatterplot(data=tips, x="total_bill", y="tip") ...
5. 坐标轴范围设置 Control axis limits of plot 6. 在散点图上添加文本注释 Add text annotation on scatterplot 7. 自定义相关图 Custom correlogram 2 散点图Scatterplot (代码下载) 散点图能够显示2个维度上2组数据的值。每个点代表一个观察...
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="...
sns.scatterplot(x="用料数", y="评分",hue="难度",style='难度',data=df,ax=axes[1]) 分簇散点图:stripplot #语法 ''' seaborn.stripplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, jitter=True, dodge=False, orient=None, color=None, ...
sns.scatterplot(x='petal_length',y='sepal_length',hue='species',style='species',s=90,data=data) 3、直方图 直方图通常用于可视化单个变量的分布,但它们也可用于比较两个或更多变量的分布。除了直方图之外,KDE参数还可以用来显示核密度估计(KDE)。这里,我们使用萼片长度。
Seaborn入门(四)实现scatterplots seaborn中实现scatterplot的主要参数 seaborn.catplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, row=None, col=None, col_wrap=None, order=None, hue_order=None, row_order=None, col_order=None, kind='strip', height=5, color=None, palette=None, legend=True, ...