sns.lmplot(x="x", y="y", data=anscombe.query("dataset == 'I'"), ci=None, scatter_kws={"s": 80}); 第二个数据集中的线性关系是一样的,但是基本清楚地表明这不是一个好的模型: sns.lmplot(x="x", y="y", data=anscombe.query("dataset == 'II'"), ci=None, scatter_kws={"s":...
hue:分组回归 scatter_kws={"s":80}: 散点图参数(例如点的大小) """ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12.
units=None,row=None,col=None,col_wrap=None,row_order=None,col_order=None,palette=None,hue_order=None,hue_norm=None,sizes=None,size_order=None,size_norm=None,markers=None,dashes=None,style_order=None,legend='auto',kind='scatter',height=5,aspect=1,facet_kws=None,**kwargs)...
在Matplotlib,你可以方便地使用。 # Import dataset import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt midwest = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/midwest_filter.csv") # Prepare Data # Create as many colors as there are unique mid...
x_jitter=None, y_jitter=None, label=None, color=None, marker='o', scatter_kws=None, line_kws=None, ax=None) 参数说明 x,y:就是x,y轴的值 data:x,y所属的df x_estimator:将此函数应用于x的每个唯一值并绘制结果估计值。当x是离散变量时,这很有用。如果给定x_ci,则此估计值将自举并绘制置...
= sns.pairplot(iris, kind="scatter", hue='species', diag_kind='kde', diag_kws={'bw_adjust...
x_jitter=None, y_jitter=None, label=None, color=None, marker='o', scatter_kws=None, line_kws=None, ax=None)参数说明 x,y：就是x,y轴的值 data：x,y所属的df x_estimator：将此函数应⽤于x的每个唯⼀值并绘制结果估计值。当x是离散变量时，这很有⽤。如果给定x_ci，则此估计值将⾃...
kind--对角线位置处统计图类型,默认为'scatter'即散点图,也可取值为'kde'、'hist'、'reg';diag_kind--矩阵图中非对角线处的统计图类型,可取值为'kde' (图2所示)'hist'(图3所示)、或None; markers--hue中各类的散点类型,为列表; height--每个图的高度,单位为英寸; ...
seaborn.jointplot(*, x=None, y=None, data=None,kind='scatter', color=None, height=6, ratio=5, space=0.2, dropna=False, xlim=None, ylim=None, marginal_ticks=False, joint_kws=None, marginal_kws=None, hue=None, palette=None, hue_order=None, hue_norm=None, **kwargs) ...
g = sns.relplot(x='x', y='y', data=data, hue='group', kind='scatter', facet_kws={'sharex': False, 'sharey': False}) 添加注释文本:利用annotate函数为每个分组中的数据点添加注释文本,可以使用for循环遍历每个分组,然后使用annotate函数为每个数据点添加注释。 代码语言:txt 复制 for group_name...