sns.boxplot(data=data,width=0.3,ax=axes[0])#左图sns.boxplot(data=data,width=0.8,ax=axes[1])#右图 二、df.plot.box()反正就是df画图 #df.boxplotdata.boxplot() data.plot.box() data['sample'].boxplot()#这样不行data['sepal lengt
f, ax = plt.subplots()sns.violinplot(data=data)sns.despine(offset=10, trim=True); # offset 两坐标轴离开距离; 你也可以通过往despine()中添加参数去控制边框 sns.set_style("whitegrid")sns.boxplot(data=data, palette="deep")sns.despine(left=True) # 删除左边边框st = sns.axes_style("dar...
sns.boxplot(x="day", y="total_bill", hue="time", data=tips); 提琴图 不同的方法是一个 violinplot(),它结合了箱体图和分布教程中描述的核心密度估计过程: 未禾备注:核密度估计,即全文中提到的,或参数内传入的 kde,具体概念内容请参考相关文档 sns.violinplot(x="total_bill", y="day", hue="...
⼀、sns.boxplot()#参数如下：seaborn.boxplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, orient=None, color=None, palette=None, saturation=0.75, width=0.8, dodge=True, fliersize=5, linewidth=None, whis=1.5, notch=False, ax=None, **kwargs)参数说明：x，y...
特别的可以通过sns.axes_style(style=None, rc=None) 返回一个sns.set_style()可传的参数的字典 通过类似sns.set_style("ticks", {"xtick.major.size": 8, "ytick.major.size": 8})的方式写入更具体的配置样式。 关于sns.axes_style()下面会有说明和运行结果 用despine()进行边框控制 white和ticks参数...