sns.scatterplot是Seaborn库中用于绘制散点图的函数,它可以用于可视化数据中的两个连续变量之间的关系。散点图可以帮助我们观察两个变量之间的趋势、关联以及可能存在的异常值。 参数指定大小是通过参数size来实现的。size可以接受多种类型的输入,例如标量、数组或Series,并决定了每个数据点的大小。可以将一个变量的值作...
size:根据该变量对数据进行分类,并使用不同的点大小表示不同类别。 palette:用于设置颜色的调色板。 markers:用于设置标记样式的列表。 sizes:用于设置点大小的列表。 alpha:设置点的透明度。 edgecolor:设置点的边缘颜色。 linewidth:设置点的边缘宽度。 sns.scatterplot函数适用于以下场景: 可视化两个连续变量之间的关...
理解sns.scatterplot函数及其参数: sns.scatterplot是Seaborn库中用于绘制散点图的函数。它提供了多个参数来自定义图表的外观,包括点的颜色、大小、形状等。 确定控制点大小的参数: 在sns.scatterplot函数中,控制点大小的参数是size。 查找该参数的取值范围和默认值: size...
# 设置Seaborn上下文sns.set_context("talk",font_scale=1.5)# 绘制散点图sns.scatterplot(data=iris,x="sepal_length",y="sepal_width",hue="species",style="species",s=100)# 添加标题和标签plt.title("Iris Sepal Length vs Width - Talk Context",fontsize=16)plt.xlabel("Sepal Length (cm)",fon...
sns.scatterplot(data=tips,x='total_bill',y='tip' ,ax=ax3,size='sex') ax3.set_title('设置size用大小进行区分') # 虽然出图了,但是效果还是略显一般,将代码稍加完善 # 所用参数,后面会挨个解释 fig,(ax1,ax2,ax3)=plt.subplots(1,3,figsize=(12,6)) ...
设置size ,根据设置的类别,产生大小不同的点的散点图 sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip",size="time",data=tips) plt.show() 使用指定的标记 markers = {"Lunch":"s","Dinner":"X"}sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip",style="time",markers=markers,data=tips) ...
一、sns.boxplot() #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) ...
4 df.groupby('Sex').size().plot(kind='pie', autopct='%.2f') 1 数据导入 importpandasaspd# Load the Titanic dataset from an online sourceurl="https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/master/titanic.csv"df=pd.read_csv(url)df.sample(10) ...
import seaborn as sns import numpy as np _, ax = plt.subplots(figsize=(15, 7)) sns.kdeplot( x=np.random.normal(0, 20, size=1000), ax=ax, hue=np.random.choice([0, 1], size=1000, p=[.1, .9]), common_norm=False, fill=True, ) legend_elements = [ Line2D([0], [0],...
sns.kdeplot(x='petal_length',y='sepal_length',data=data,hue='species') 10、计数图 计数图是一种分类图,它显示了分类变量的每个类别中观测值的计数。它本质上是一个柱状图,其中每个柱的高度代表特定类别的观测值的数量。 sns.countplot(x='species', data=data) ...