#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:dataframe中的列名(str)...
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.corr()sns.heatmap(heat_corr,annot=True) 8、点图 点图是一种统计图表,用于显示一组数...
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=True, ...
sns.boxplot可以帮助我们快速了解数据的分布情况,特别是识别出数据中的异常值。 sns.boxplot如何显示异常值 在sns.boxplot中,异常值通常被定义为超过上四分位数(Q3)加上1.5倍四分位数间距(IQR),或低于下四分位数(Q1)减去1.5倍IQR的数据点。这些异常值在箱线图中通常以点(或星号、圆圈等形状)的形式单独标出...
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(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.boxplot() # 增强箱型图 sns.boxenplot() # 适合大数据集,显示更多分位数 # 小提琴图 sns.violinplot() # 点图 sns.pointplot() # 纵轴是均值,置信区间用标准差表示 # 核密度估计图 sns.kdeplot(x,bw=2.0, shade=True) #bw为带宽
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(x='sex',y='total_bill',data=tips) 横轴,纵轴,数据。 image.png sns.distplot(tips.total_bill) 连续VS 连续 离散VS 连续 sns的hue参数:分组因子 hue_order:分组的顺序 image.png image.png image.png 1.1 线型图 例:股票随着时间的变化 ...
sns.boxplot() 箱线图 sns.displot()直方图 数据： tips = sns.load_dataset('tips')tips.groupby('sex')['total_bill'].mean()sns.boxplot(x='sex',y='total_bill',data=tips) 横轴，纵轴，数据。sns.distplot(tips.total_bill)连续 VS 连续 离散 VS 连续 sns的hue参数：分组因子 ...