主要提供了3个接口,relplot(relation+plot)、scatterplot和lineplot,其中relplot为figure-level(可简单理解为操作对象是matplotlib中figure),而后两者是axes-level(对应操作对象是matplotlib中的axes),但实际上接口调用方式和传参模式都是一致的,其核心参数主要包括以下4个: data,pandas.dataframe对象,后面的x、y和hue均为...
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...
regression,andonly influences the look of the scatterplot. This can be helpfulwhenplotting variables that take discrete values. label : string Label to apply to ether the scatterplotorregression line (if``scatter``is``False``)forusein a legend. color : matplotlib color Color to apply to all...
violinplot小提琴图 boxenplot增强箱图 pointplot点图 barplot条形图 countplot计数图 Distribution plot 分布图 jointplot双变量关系图 pairplot 变量关系组图 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...
首先,让我们创建一个简单的散点图,用Seaborn可视化数据集中的两个变量。我们将使用Seaborn的scatterplot函数。 复制 importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt # 使用Seaborn内置的数据集 tips=sns.load_dataset('tips')# 创建散点图 sns.scatterplot(x='total_bill',y='tip',data=tips)# 添加标题和标签 ...
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 ...
自定义线性回归拟合 Custom linear regression fit 使用分类变量为散点图着色 Use categorical variable to color scatterplot 坐标轴范围设置 Control axis limits of plot 在散点图上添加文本注释 Add text annotation on scatterplot 自定义相关图 Custom correlogram ...
1. scatterplot() (与kind='scatter';默认值) 2. lineplot() (与kind='line') 1 2 1 2 还是第一步,导入我们需要的各种模块: importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnssns.set(style='darkgrid')#这是seaborn默认的风格 ...
同时,relplot可通过kind参数选择绘制图表是scatter还是line类型。默认为scatter类型。 relplot 仍以鸢尾花数据集为例,绘制不同种类花的两变量散点图如下: scatterplot 也可实现同样的散点图效果: lineplot lineplot不同于matplotlib中的折线图,会将同一x轴下的多个y轴的统计量(默认为均值)作为折线图中的点的位置,并...
# scatter plot with regression # line(by default) sns.lmplot(x='total_bill',y='tip',data=df) # Show the plot plt.show() 输出: 示例2:没有回归线的散点图。 Python3实现 # importing the required library importpandasaspd importseabornassns ...