import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 创建自定义调色板 custom_palette = sns.color_palette(['red', 'blue', 'green']) # 绘制热力图并指定调色板 sns.heatmap(data, cmap=custom_palette) # 显示图形 plt.show() 使用颜色映射函数:可以使用Seaborn库中的colormap函数创建颜色映射函数...
首先用sns.color_palette将‘Blues’色集按照纯度将其10等分,sns.palplot()可以将色集打印出来 new_blues=sns.color_palette("Blues", 10)[0:7] 之后取前7份作为新的色集‘new_blues’ 在画图的时候直接使用新的色集‘new_blues’就可以了 sns.heatmap(dfData,annot=True,vmax=1,square=True,cmap=new_b...
f,ax=plt.subplots(figsize=(14,10))# 设置颜色cmap=sns.cubehelix_palette(start=1,rot=3,gamma=0.8,as_cmap=True)# color: https://matplotlib.org/users/colormaps.htmlsns.heatmap(corr,cmap=‘RdBu‘,linewidths=0.05,ax=ax)# 设置Axes的标题ax.set_title(‘Correlation between features‘,fontsize=1...
heatmap = sns.heatmap(data, cmap=sns.diverging_palette(20, 220, n=200))在这里，我们使用 Seab...
sns.heatmap() 热地图 我一般使用来画特征相关系数的图 seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt='.2g', annotkws=None, linewidths=0, linecolor='white', cbar=True, cbarkws=None, cbar_ax=None, square=False, ...
sns.heatmap（）热地图，包括传统的，下三⾓，重点（挖空）相关性性 图 sns.heatmap() 热地图 我⼀般使⽤来画特征相关系数的图 seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt='.2g',annotkws=None, linewidths=0, linecolor='white', c...
sns.heatmap(flights, cmap="coolwarm", annot=True, fmt=".1f") plt.title('Heatmap') plt.show() 9. 多图布局 Matplotlib 允许你在一个窗口中创建多个子图。 # 创建一个包含多个子图的布局 fig, axs = plt.subplots(2, 2) axs[0, 0].plot(x, y) ...
sns.pairplot(data,hue="种类",palette="husl") #markers:控制散点的样式 sns.pairplot(data,hue="Outcome",markers=["+", "s", "D"]) #单独用vars参数选择"萼片长 "和"花瓣长"两种属性 sns.pairplot(data,vars=["Pregnancies","Glucose"]) ...
heat_corr=data.corr()sns.heatmap(heat_corr,annot=True) 8、点图 点图是一种统计图表,用于显示一组数据及其变异性的平均值或集中趋势。点图通常用于探索性数据分析,可以快速可视化数据集的分布或比较多个数据集。 sns.pointplot(x='species',y='petal_length',data=data,markers ='^',color='g') ...
(1)color_palette()能传入任何Matplotlib所支持的颜色,不写参数则默认颜色 (2)set_palette(),设置所有图的颜色。 (3)使用xkcd设置颜色命名:sns.skcd_rgb['名字'] 5、分布图: (1)绘制单变量的数据分布图:distplot() ①数据分布情况:sns.distlpot(x,kde=False,fit=stats.gamma)【fit参数使用了gamma分布拟合...