sns.barplot（）画条形图 sns.barplot（）画条形图 sns.barplot() ：条形图主要展现的是每个矩形⾼度的数值变量的中⼼趋势的估计 条形图只显⽰平均值（或其他估计值）注：countplot参数和barplot基本差不多，可以对⽐着记忆，有⼀点不同的是countplot中不能同时输⼊x和y，且
使用Seaborn的barplot函数绘制柱状图: 使用sns.barplot()函数,你可以很容易地创建一个柱状图。这个函数接受数据集、x轴列名、y轴列名等参数。 python sns.barplot(x='Category', y='Values', data=df) 设置图表的标题、坐标轴标签等: 你可以使用Matplotlib的API来自定义图表的标题、坐标轴标签等。 python plt.ti...
参数 例子 结果 直方图sns.displot 函数 参数 例子 结果 柱状图plt.bar 函数 参数 例子 结果 旋风图例子 结果 柱状图sns.barplot 函数 参数 例子 结果 箱形图 函数 例子 结果 饼图 函数 参数 例子 结果 热力图heatmap 函数 seaborn.heatmap(cor1) 参数 vmax:右侧颜色带最大值 vmin:右侧颜色带最小值 cmap:...
sns.barplot(x="sex", y="survived", hue="class", data=titanic); 条形图的特殊情况是当您想要显示每个类别中的观察次数,而不是计算第二个变量的统计量。这类似于分类而不是定量变量的直方图。在Seaborn中,使用countplot()函数很容易绘制: 未禾备注:函数将默认使用count参数作为x/y中未传的一组维度 sns.co...
在上述代码中,我们使用了Seaborn库的barplot()函数来绘制条形图,其中x参数表示数值变量,y参数表示分类变量,data参数表示数据集。通过循环遍历每个分类变量的唯一值,我们可以为每个分类绘制单独的图表。 注意:以上代码仅为示例,实际应用中需要根据具体数据集和需求进行适当的调整。
sns.barplot(x='species',y='petal_length',hue='species',data=data) 2、散点图 散点图是由几个数据点组成的图。x轴表示花瓣长度,y轴表示数据集的萼片长度。 sns.scatterplot(x='petal_length',y='sepal_length',hue='species',style='species',s=90,data=data) ...
() 条形图 8.countplot() 计数图函数原型 seaborn.catplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, row...data 其他参数均为可选; data:是DataFrame类型的; x,y为数据中变量的名称(如上表,d...
sns.barplot() # 计数条形图 sns.countplot() # 散点图 sns.scatterplot() # 分类散点图 sns.stripplot() # 分簇散点图 sns.swarmplot() # 与stipplot()的区别就是点不重叠 # 箱型图 sns.boxplot() # 增强箱型图 sns.boxenplot() # 适合大数据集,显示更多分位数 ...
seaborn 常用 基于matplotlib, 解决分组问题。【横轴，纵轴，数据集】往往画的聚合指标图像 barplot() 条形图 scatterplot() 散点图 swarmplot(）sns.violinplot() 琴图 sns.countplot() 统计条形图 sns.pairplot() 成对图像 sns.heatmap() 热力图 用颜色深浅表达大小 sns.boxplot() 箱线图 s...