要更好地显示和调整sns.boxplot中的异常值,可以考虑以下几点: 调整异常值的定义: 通过修改whis参数来调整异常值的定义。whis参数定义了IQR的倍数,用于确定异常值的范围。例如,whis=1.5是默认值,表示异常值是Q3+1.5IQR和Q1-1.5IQR之外的数据点。如果你想要更严格或更宽松地定义异常值,可以调整这个参数。
figsize参数通常以英寸为单位来定义图形的宽度和高度。 2. 基本示例 下面的代码示例展示了如何使用Seaborn绘制一个简单的散点图,默认图形尺寸与调整后的图形尺寸进行对比。 importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt# 加载数据集tips=sns.load_dataset("tips")# 创建默认大小的散点图sns.scatterplot(x="total_b...
特征工程前,需要对数据集的有一个整体的了解,seabon提供的高级函数displot()可以作各种分布图。 单变量分布 displot是hist(直方图)、rugplot(地毯图)、kdeplot(核密度估计图)的高级封装。 from scipy import stats sns.displot(x, kde=False,rug=False, fit=stats.gamma) # 直方图,若传入fit参数,则表示拟合相...
由于小提琴使用 KDE,还有一些其他可以调整的参数,相对于简单的 boxplot 增加了一些复杂性: sns.violinplot(x="total_bill", y="day", hue="time", data=tips, bw=.1, scale="count", scale_hue=False); 当色调参数只有两个级别时,也可以传入参数 split 至 violinplot(),这样可以更有效地利用空间: sns...
sns.boxplot(data=data, palette="deep") sns.despine(left=True) 临时设置绘图风格 虽然来回切换风格很容易,但是你也可以在一个with语句中使用axes_style()方法来临时的设置绘图参数。这也允许你用不同风格的轴来绘图: with sns.axes_style("darkgrid"): ...
() 1 2 颜色空间找出8个颜色,在使用到数据中 data = np.random.normal(size=(20,8)) + np.arange(8) / 2 sns.boxplot(data=data,palette=sns.color_palette("hls",8)) plt.show() 1 2 3 颜色的亮度及饱和度 l-光度 lightness s-饱和 saturation sns.palplot(sns.hls_palette(8,l=.7,s=.9...
通过plotting_context() 和 set_context() 调整绘图元素 另一组参数控制绘图元素的规模,这应该让您使用相同的代码来制作适合在较大或较小的情节适当的场景中使用的情节。 首先,可以通过sns.set()重置参数。 sns.set() 四种预设,按相对尺寸的顺序(线条越来越粗),分别是paper,notebook, talk, and poster。note...
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...