在上面的代码中,我们使用plt.figure(figsize=(12, 6))设置了散点图的宽度为12英寸,高度为6英寸。图中显示了鸢尾花的萼片长度与宽度的关系,并通过不同的颜色和样式区分不同的物种。 三、使用set_context()方法 set_context()方法可以帮助我们设置多种样式(如“notebook”、“paper”、“talk”等)以及相应的图...
plt.figure(figsize=(8,4))这个我用不好用 终于找到能用的 country_sorted:数据 g = sns.lmplot('数量','平均评分', country_sorted) g.fig.set_size_inches(8,4) plt.show()... 查看原文 python homework——the 12th week (-x**2) x=np.linspace(0,2,100)plt.figure(figsize=(8,4))plt.pl...
对角线图是单变量分布图,它绘制了每列数据的边际分布。 sns.set(rc = {"figure.figsize":(6,3)})sns.pairplot(data=data,hue='species') 13、Facet Grid Seaborn中的FacetGrid函数将数据集和一个或多个分类变量作为输入,并创建一个图表网格,每种类别变量的组合都有一个图表。网格中的每个图都可以定制为不...
对角线图是单变量分布图,它绘制了每列数据的边际分布。 sns.set(rc = {"figure.figsize":(6,3)})sns.pairplot(data=data,hue='species') 13、Facet Grid Seaborn中的FacetGrid函数将数据集和一个或多个分类变量作为输入,并创建一个图表网格,每种类别变量的组合都有一个图表。网格中的每个图都可以定制为不...
plt import seaborn as sns sns.set(color_codes=True) np.random.seed(sum(map(ord, "distributions"))) 使用sns.distplot...()函数画直方图 x = np.random.normal(size=100) sns.distplot(x,kde=False) #distplot()函数会根据输入数据自动绘制直方图 你也可以通过bins自己划分直方图的切分粒度 sns.distplot...
sns.set() #将调色盘设置为seaborn color_palette_sns = plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color'] #提取当前调色盘颜色 #提取ggplot调色盘颜色 plt.style.use('default') plt.style.use('ggplot') color_palette_ggplot = plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color'] ...
# 更改默认调色板sns.set_palette(['#62C370','#FFD166','#EF476F'])# 图plt.figure(figsize=(9, 5)) sns.scatterplot(data=df, x='body_mass_g', y='bill_length_mm', alpha=0.7, hue='species', size='gender') plt.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.3, 1)); ...
#Create heatmap and plot in Tkinter figure = Figure(figsize=(4, 4)) ax = figure.add_subplot(111) sns.heatmap(df_sum,ax=ax,cmap='RdBu') # Create heatmap plt.ylim(0,NUMY) # Reverse y-axis coordinates canvas = FigureCanvasTkAgg(figure, master=root) canvas.draw() canvas.get_tk_wid...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns sns.set() #切换到sns的默认运行配置 x=np.random.randn(100) sns.distplot(x) fig,axes=plt.subplots(1,3) #创建一个1行三列的图片 sns.distplot(x,ax=axes[0]) sns.distplot(x,hist=False,ax=axes...
'size': 12, } sns.set(font_scale=1.2) plt.rc('font',family='Times New Roman') fig = plt.figure(figsize = (16, 12)) ax1=fig.add_subplot(2,1,1) cor = SubShowFeatures01.corr() mask = np.zeros_like(cor) for i in range(len(mask)): ...