目录
图类型
关系类型图
散点图的例子
数据分布型图
rugplot例子
分类数据型图
编辑回归模型分析型图
多子图网格型图
FacetGrid() 函数
PairGrid() 函数
绘图风格、颜色主题和绘图元素缩放比例
绘图风格
颜色主题
绘图元素缩放比列
图类型
关系类型图
散点图的例子
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机数据
np.random.seed(0)
x = np.random.randn(100)
y = x * np.random.randn(100)
# 创建散点图
plt.scatter(x, y, c='blue', alpha=0.5, edgecolors='none', s=50)
# 添加网格
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5)
# 添加标题和坐标轴标签
plt.title('精致的散点图')
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.show()
数据分布型图
rugplot例子
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 示例数据
data = sns.load_dataset('tips')['total_bill']
# 创建rugplot
sns.rugplot(data, height=0.5, color='blue')
plt.title('Rugplot 示例')
plt.xlabel('Total Bill')
plt.show()
分类数据型图
回归模型分析型图
多子图网格型图
FacetGrid() 函数
import Seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
g = sns.FacetGrid(df, col ='time', hue ='smoker')
g.map(sns.regplot, "total_bill", "tip")
g.add_legend()
PairGrid() 函数
import Seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
penguins = sns.load_dataset("penguins")
x_vars = ["body_mass_g", "bill_length_mm", "bill_depth_mm",]
y_vars = ["body_mass_g"]
g = sns.PairGrid(penguins, hue="species", x_vars=x_vars, y_vars=y_vars)
g.map_diag(sns.histplot, color=".3")
g.map_offdiag(sns.scatterplot)
g.add_legend()
绘图风格、颜色主题和绘图元素缩放比例
sns.set_style("style_name") #设置绘图风格
sns.set_palette("palette_name") #设置颜色主题
sns.set_context("context_name") #设置绘图元素缩放比例
绘图风格
文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-672579.html
颜色主题
绘图元素缩放比列
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-672579.html
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