sns.boxplot data: 数据源,可以是 pandas DataFrame 或类似的数据结构。 x: 用于x轴的变量 y: 用于y轴的变量 hue: 分类变量,数据按照该变量分组,可以使箱型图显示不同组别的比较 palette: 颜色调色板 showmeans: 是否标记均值 meanprops: 均值标记样式 箱线图案例 tips: 餐饮小费数据集 - total_
# 绘制箱线图并取消箱子颜色 sns.boxplot(data=data, palette='none') 设置箱子颜色为透明或取消颜色填充: 在上面的代码中,我们已经通过 palette='none' 实现了取消箱子颜色填充的效果。如果你想进一步自定义箱子的边框颜色、须的颜色等,可以使用 boxprops 和whiskerprops 参数。例如,将边框颜色设置为黑色,须的...
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 length (cm)'].plot.box() data.boxplot('sepal length (...
sns.boxplot用法 sns.boxplot是一种用于绘制箱线图的函数，可以用于展示数据分布、离群值和异常值等情况。它的基本用法如下：```python sns.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=...
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_sty...
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...
(6)盒图:找离群点:sns.boxplot() (7)小提琴图:violinplot()用于显示数据分布及其概率密度。 中间的黑色粗条表示四分位数范围,从其延伸的幼细黑线代表 95% 置信区间,而白点则为中位数。 (8)柱状图:sns.barplot(x,y,hue,data) countplot 计数图 ...
color_codes: 是否将调色板映射到简写颜色代码(如’r’代表红色) 2. 基本用法示例 importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt # 设置调色板为"husl"sns.set_palette("husl") # 绘制示例图表 tips = sns.load_dataset("tips") sns.boxplot(x="day", y="total_bill",data=tips) ...
sns.boxplot(x='species',y='sepal_length',data=data,hue='species') 7、热图 热图是数据的二维可视化表示,它使用颜色来显示变量的值。热图经常用于显示数据集中的各种因素如何相互关联,比如相关系数。 heat_corr=data.corrsns.heatmap(heat_corr,annot=True) ...
sns.boxplot(data=df, x='day', y='total_bill') plt.show() 这将显示不同用餐日的账单金额分布情况。 直方图:使用sns.histplot()可以绘制直方图,用于查看单个变量的分布。例如: sns.histplot(data=df, x='total_bill', kde=True) plt.show() ...