heatmap = sns.heatmap(df_array) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 1. 参数详解 seaborn.heatmap() seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt='.2g', annotkws=None, linewidths=0, linecolor='...
sns.set(font='SimHei',font_scale=2)deftest_b(df):dfData=df.corr()plt.subplots(figsize=(15,15))# 设置画面大小sns.heatmap(dfData,annot=True,vmax=1,square=True,cmap=new_blues)plt.savefig('./RdBu_rStateRelation_b.png')plt.show()test_b(df1) 畅享全文阅读体验 扫码后在手机中选择通过第...
sns.heatmap(data=data,vmin=200,vmax=500) 可以看到右侧的颜色带最大最小值变了,而heatmap中颜色映射关系也会随之调整,将本图和上面的图进行对比便一目了然。 cmap:设置颜色带的色系 sns.heatmap(data=data,cmap="RdBu_r") 好像变好看了? center:设置颜色带的分界线 sns.heatmap(data=data,cmap="RdBu_...
seaborn绘图入门1(lineplot+barplot+heatmap+scatterplot) )) # 尾部几行 print(list(data.columns)) # 列名称 print(data.index) # 行index数据 plt.figure(figsize=(12, 6)) sns.lineplot...(data=data) # 单个数据可以加 label="label_test" plt.title("title") plt.xlabel("Data_test") plt.show...
我们为x轴选择一个分类列,为y轴(花瓣长度)选择一个数值列,我们看到它创建了一个为每个分类列取平均值的图。...它们易于创建和分析,在线形图中每个数据点由直线连接。...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...
(11)热度图:heatmap():显示数据趋势,常用的方式是:画出特征与特征之间的相关系数,然后放入heatmap中画出趋势观察。 heatmap(annot=True,fmt='d')annot参数是在颜色重显示数据,fmt是数据显示的格式,一般添加上。有很多参数,可以参考notebook文档。
#语法 ''' seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt='.2g', annot_kws=None, linewidths=0, linecolor='white', cbar=True, cbar_kws=None, cbar_ax=None, square=False, xticklabels='auto', yticklabels='auto', mask=None, ax...
seaborn绘图入门1(lineplot+barplot+heatmap+scatterplot) regplot 散点图 3.1 scatterplot,普通散点图 # 散点图 filepath = "insurance.csv" insurance_data = pd.read_csv(filepath) sns.scatterplot...3.3 scatterplot(x=,y=,hue=) ,hue带第三个变量区分 # 查看区分,是否吸烟 hue sns.scatterplot(x=...
seaborn绘图入门1(lineplot+barplot+heatmap+scatterplot) regplot 散点图 3.1 scatterplot,普通散点图 # 散点图 filepath = "insurance.csv" insurance_data = pd.read_csv(filepath)sns.scatterplot...3.3 scatterplot(x=,y=,hue=) ,hue带第三个变量区分 # 查看区分,是否吸烟 huesns.scatterplot(x=insur...
correlation = new_profile.corr()sns.heatmap(correlation, annot=True) 1. 我们无需设置x和y标签就可以获得更好的热图! 2.使常用地块更漂亮 当涉及流行图(例如条形图,箱形图,计数图,直方图等)时,许多人选择seaborn不仅是因为可以用更少的代码来创建它们,而且它们看起来也更漂亮。 正如我们在上面的示例中看到...