第二种情况,输入绘图的x,y变量时,可以写简单一点 sns.scatterplot('a','b',data=df) palette:在对数据进行分组时,设置不同组数据的显示颜色。hue参数使用的是默认的颜色,如果需要更多的颜色选项,则需要通过调色盘来设置,可以使用seaborn.color_palette()函数来设置颜色 hue_order:在使用hue参数对数据进行分组时...
size_order=["T1", "T2"], palette=palette, height=5, aspect=.75, facet_kws=dict(sharex=False), ) 散点图scatterplot diamonds = sns.load_dataset('diamonds',data_home='seaborn-data',cache=True) # 绘制散点图,同时指定不同的点颜色和大小 f, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) sns.de...
# 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,...
sns.scatterplot(x='petal_length',y='sepal_length',hue='species',style='species',s=90,data=data) plt.show() 代码使用Seaborn的scatterplot函数创建了一个散点图。参数x表示x轴上的数据,这里是花瓣长度;参数y表示y轴上的数据,这里是萼片长度;参数hue表示用于分组的数据,这里是鸢尾花的种类,不同种类用...
1.基础散点图绘制 Basic scatterplot 2. 更改标记参数 Control marker features 3. 自定义线性回归拟合 Custom linear regression fit 4. 使用分类变量为散点图着色 Use categorical variable to color scatterplot ...
kde_kws={'color':'b','label':'密度曲线'}, bins=20, ax=axes[1]) 散点图常规散点图:scatterplot #语法 ''' seaborn.scatterplot(x=None, y=None, hue=None, style=None, size=None, data=None, palette=None, hue_order=None, hue_norm=None, sizes=None, ...
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, legend_out=True, margin_titles=Fals...
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, ...
size_order=["T1", "T2"], palette=palette, height=5, aspect=.75, facet_kws=dict(sharex=False), ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 散点图scatterplot diamonds = sns.load_dataset('diamonds',data_home='seaborn-data',cache=True) ...
●散点图:sns.scatterplot(x='x_variable', y='y_variable', data=data) 4.2 条形图和箱线图:比较和分布可视化 ●条形图:sns.barplot(x='category', y='value', data=data) ●箱线图:sns.boxplot(x='category', y='value', data=data) ...