sns.palplot(sns.cubehelix_palette(8, start=2, rot=0, dark=0, light=.95, reverse=True)) 默认情况下你只会得到一些与seaborn调色板相似的颜色的列表,但你也可以让调色板返回一个可以用as_cmap=True传入seaborn或matplotlib函数的颜色映射对象 x, y = np.random.multivariate_normal([0, 0], [[1, -....
sns.distplot(x,kde=False,bins=[x for x in range(4)],ax=axes[1]) #以0,1,2,3为分割点,形成区间[0,1],[1,2],[2,3],区间外的值不计入。 rag:控制是否生成观测数值的小细条 #rag fig,axes=plt.subplots(1,2) sns.distplot(x,rug=True,ax=axes[0]) #左图 ...
如果是希望更连续地显示双变量密度,您可以简单地增加n_levels参数增加轮廓级数: f,ax=plt.subplots(figsize=(6,6))cmap=sns.cubehelix_palette(as_cmap=True,dark=0,light=1,reverse=True)sns.kdeplot(df.x,df.y,cmap=cmap,n_levels=60,shade=True); 15 jointplot()函数使用JointGrid来管理。为了获得更多...
这些函数还伴有choose_light_palette() and choose_dark_palette()函数,这些函数启动了交互式小部件来创建这些调色板。 sns.palplot(sns.light_palette("green")) 21 sns.palplot(sns.dark_palette("purple")) 22 这些调色板结果也可以颠倒 sns.palplot(sns.light_palette("navy",reverse=True)) 23 当然也可以...