import seaborn as sns df = sns.load_dataset('titanic') 当加载sns的数据集时,会报错:RemoteDisconnected: Remote end closed connection without response,这个在macbook中比较常见。(我的工作电脑和私人电脑都一样报错) 按照报错信息去查解决方法,嗯,感觉解决不了。于是又查了下sns加载数据集报错,找到了解决办法...
sns.set_theme()#载入一个范例数据集,这个数据库默认是没有的,需要自己github到下载 tips=sns.load_dataset("tips")#创建数据可视化图片 sns.relplot(data=tips,x="total_bill",y="tip",col="time",hue="smoker",style="smoker",size="size",)#如果在matplotlib模式下使用Jupyter/IPython接口展示那就不需要...
我出现此问题的原因在于 计算机中 seaborn-data 文件夹内不存在数据 在下载了 GitHub 相关 seaborn-data 之后 https://github.com/mwaskom/seaborn-data 复制到 计算机中 seaborn-data 文件夹内 然后重新运行代码
sns.load_dataset('tips') 由于目标计算机积极拒绝,无法连接,我出现此问题的原因在于计算机中seaborn-data文件夹内不存在数据在下载了GitHub相关seaborn-data之后https://github.com/mwaskom/seaborn-data复制到计算机中seaborn-data文件夹内然后重新运行代码
【解决sns加载数据报错】sns.load_dataset("xxx")报错 路人神对话 为什么别人是这样的?我是这样的? 我也要做别人家眼中的亚子啊!!! 原因 发现我的seaborn-data里面是空的(没有那些库文件数据,就当然加载不出来) 一顿操作猛如虎 github去下载这个seaborn-data,然后解压将文件拖进我的电脑seaborn-data的空文件里...
import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set(style="darkgrid") tips = sns.load_dataset("tips") tips.head() total_bill tip sex smoker day time size 0 16.99 1.01 Female No Sun Dinner 2 1 10.34 1.66 Male No Sun Dinner 3 2 21.01 3.50 Male No Sun...
data=sns.load_dataset('iris')data[10:15] 我们看看数据量 data['species'].value_counts 1、条形图 条形图用于表示分类变量,它只显示平均值(或其他估计值)。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。
tips = sns.load_dataset("tips") #生成一个小费费用分布图 sns.distplot(tips["tip"]) plt.show() 上述代码生成了一个小费费用分布图,显示了小费费用在不同值之间的分布情况。sns.set_style("dark")设置了图表的主题,sns.load_dataset("tips")读取了tips数据集(Seaborn提供的示例数据集),sns.distplot(tips...
1.sns.load_dataset(‘iris’)再执行一遍,时间较长 2.去seaborn-data网站https://github.com/mwaskom/seaborn-data下载,然后放到家目录下面 附图: 家目录位置截图 seaborn-data网站下载地址的截图 去seaborn-data网站https://github.com/mwaskom/seaborn-data下载后的数据: 放到家目录下面: 家目录的位置在c盘里面...
为了支持绘图和保存图片,需要导入Seaborn和Matplotlib库。 python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt 使用Seaborn库创建或加载一个图表: 这里以创建一个简单的散点图为例。 python # 加载示例数据 data = sns.load_dataset('iris') # 创建散点图 sns.scatterplot(data=data, x='sepal_len...