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 ...
seaborn.relplot(data=None,*,x=None,y=None,hue=None,size=None,style=None,units=None,row=None,col=None,col_wrap=None,row_order=None,col_order=None,palette=None,hue_order=None,hue_norm=None,sizes=None,size_order=None,size_norm=None,markers=None,dashes=None,style_order=None,legend='auto'...
#scatterplot参数seaborn.scatterplot(x=None,y=None,hue=None,style=None,size=None,data=None,palette=None,hue_order=None,hue_norm=None,sizes=None,size_order=None,size_norm=None,markers=True,style_order=None,x_bins=None,y_bins=None,units=None,estimator=None,ci=95,n_boot=1000,alpha='auto',...
sns.rugplot(s1) 代码语言:javascript 复制 <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at0x1a227783d0> 调用plot的方法(以前sns可以调用现在不行了) 代码语言:javascript 复制 plt.plot(s1) 代码语言:javascript 复制 [<matplotlib.lines.Line2D at0x1a225d6650>]...
data = np.random.normal(size=(20, 6)) + np.arange(6) / 2 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. # 灰色网格 darkgrid sns.set_style("darkgrid") sns.boxplot(data=data) plt.title("darkgrid") 1. 2. 3. 4. Text(0.5, 1.0, 'darkgrid') ...
4. 分组箱图 Grouped Boxplot# 当您有一个数值变量,几个组和子组时,将使用分组箱图。使用seaborn很容易实现。Y是您的数字变量,x是组列,而hue是子组列。 # 调用tips数据集 df_tips = sns.load_dataset('tips') df_tips.head() total_billtipsexsmokerdaytimesize 0 16.99 1.01 Female No Sun Dinner 2...
1. 减小点的大小 reduce the dot size # Plot with small marker size scatter_kws控制点的大小sns.regplot(x='x',y='y',data=df,marker='o',fit_reg=False,scatter_kws={"s":0.01})plt.xlabel('Value of X')plt.ylabel('Value of Y')plt.title('Overplotting? Try to reduce the dot size',...
# Plot miles per gallon against horsepower with other semantics # 其中x,y为横轴坐标变量,hue表示分类类别,size表示点的大小 sns.relplot(x="horsepower", y="mpg", hue="origin", size="weight", sizes=(40, 400), alpha=.5, palette="muted", ...
For datasets where 0 is not a meaningful value, a point plot will allow you to focus on differences between levels of one or more categorical variables. It is also important to keep in mind that a bar plot shows only the mean (or other estimator) value, but in many cases it may be ...
2.2、kdeplot(概率密度图) 概率密度图可以比较直观的看出数据样本本身的分布特征(作用效果与直方图中的kde效果类似),具体参数如下: seaborn.kdeplot(data,data2=None,shade=False,vertical=False,kernel='gau',bw='scott',gridsize=100,cut=3,clip=None,legend=True,cumulative=False,shade_lowest=True,cbar=False...