# 需要导入模块: import seaborn [as 别名]# 或者: from seaborn importset_palette[as 别名]defhistogramFig(self,x):sns.set_palette("hls") f, ax= plt.subplots(figsize = (20,20)) sns.distplot(x, hist=False, color="r", kde_kws={"shade":True},ax=ax) ax.tick_params(labelsize=30) p...
set_ylabels(label=None, **kwargs) Label the y axis on the left column of the grid. set_xticklabels(labels=None, step=None, **kwargs) Set x axis tick labels on the bottom row of the grid. set_yticklabels(labels=None, **kwargs) Set y axis tick labels on the left column of t...
g.set_xlabels(label):设置 x 轴的标题 g.set_ylabels(label):设置 y 轴的标题 g.set(xticks,yticks):设置 x 和 y 轴的刻度 g.set_xticklables(labels):设置 x 轴的刻度文字 g.set_yticklabels(labels):设置 y 轴的刻度文字 代码: import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import ...
ax1.set_xlabel('X') ax1.set_ylabel('Y') ax1.set_zlabel('Z') ax2= fig.add_subplot(122,projection='3d') ax2.scatter(x[0],x[1],x[2],color = 'r',marker = 'o',label = '红点') ax2.scatter(y[0],y[1],y[2],color = 'b',marker = '^',label = '蓝点') x1= np....
sns.palplot(sns.color_palette("Set2",10)) 为了避免这些组合,我们需要从Color Brewer库中进行选择调色,seaborn 中有一个专门的choose_colorbrewer_palette函数可以实现这个功能。这个函数需要在 IPython notebook 中使用,因为 notebook 是一个交互式的工具,可以让你浏览各种选择并且调节参数。下面是在Jupyter noteboo...
set_xlabel:横坐标标题 set_ylabel:纵坐标标题 set_title: 图表标题 loc:标记图例位置,1,2,3,4依次代表:右上角、左上角、左下角,右下角;0代表自适应。 效果图: 注意~ 在这里我多添加了一条代码: plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] ...
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个二维数据集 data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] # 创建热图 ax = sns.heatmap(data, cmap='YlGnBu') # 自定义图例 colorbar = ax.collections[0].colorbar colorbar.set_label('Value') colorbar.set_ticks([...
默认风格的方法 - set 回到顶部 主题风格 设置风格 - set_style 可选参数 darkgrid whitegrid dark white ticks white 风格 完全的清亮背景色, 无刻线, 无刻度尺 drak 风格 背景色深灰, 无刻线, 无刻度尺 whitegrid 风格 带有y轴 数据刻线, 背景清亮 ...
set_tick_params:设置刻度线的样式。 set_xlim:设置横坐标轴的取值范围。 下面是一个示例,展示了如何使用这些方法来设置横坐标: importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt# 创建数据x=[1,2,3,4,5]y=[10,5,8,6,2]# 绘制折线图sns.lineplot(x=x,y=y)# 设置横坐标刻度标签plt.xticks([1,2,3,4...
color="r", label='child')plt.plot(dx.index, dx.c1, "o-", ms=3,color="g", label='...