来自seaborn的FacetGrid创建了一个子网格网格,允许您探索数据集中的条件关系. 函数接受的两个关键字参数是sharex和sharey,根据文档： share{x,y} : bool, optional If true, the facets will share y axes across columns and/or x axes across rows. 但我没有看到任何其他方法
艺赛旗 RPA9.0全新首发免费下载 点击下载 http://www.i-search.com.cn/index.html?from=line1 matplotlib,seaborn 中文乱码问题 在 windows 下面，matplotlib 画图中文会显示乱码，主要原因是 matplotlib 默认没有指定中文字体。 有两种解决方案。 1、在画图的时候指定字体 imp
首先依托于一个场景来进行可视化分析 直接选了天池大数据竞赛的新人赛的一个活跃题目 用的方式也是最常用的数据预处理方式 【新人赛】快来一起挖掘幸福感！https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231702/introduction 既然是data cleaning的总结 就稍微写详细点 （其实感觉
我有两个不同的数据集和一个公共索引,我想将第一个数据表示为条形图,第二个数据表示为同一图表中的线图.我目前的方法类似于以下方法. ax = pt.a.plot(alpha = .75, kind = 'bar') ax2 = ax.twinx() ax2.plot(ax.get_xticks(), pt.b.values, alpha = .75, color = 'r') 结果与此
在jupyter笔记本中进行了以下步骤,试图使seaborn.pairplot()工作.来自/usr/local/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/matplotlib/transforms.pyc的错误使该函数停止工作. 以下是python库版本： print(matplotlib.__version__, sns.__version__) ('1.5.1', '0.7.1') 读取虹膜
在布置小提琴图时,是否有一种简单的方法可以忽略零计数类别.在下面的示例中,没有“是：红色”和“否：绿色”的情况,但小提琴图仍然会绘制“缺失”类别.我可以看到为什么这应该是默认行为,但有没有办法改变色调中使用的因子来抑制它并删除空格？ df = pd.DataFrame( {'Success': 50
我对Python,pandas DataFrames和Seaborn都很陌生.当我试图更好地理解Seaborn时,特别是sns.lmplot,我发现两个由相同数据构成的数字之间存在差异,我认为它们应该看起来很相似,我想知道为什么会这样. 数据：我的数据是一个pandas DataFrame,有454行和19列.与此问题相关的数据包括4列,如
我需要用现有数据绘制一个破碎的x轴图(例如下图),我的问题是是否可以使用seaborn API来做到这一点？ 解决方法:不像我想的那样漂亮但是很有效. %matplotlib inline # If you are running this in a Jupyter Notebook. import seaborn as sns import numpy as np import matplotlib
在Excel中,我可以使用如下图形： 并使它看起来像这样： 通过反转Y轴并将“水平轴交叉”设置为“最大”. 我想在Seaborn做同样的事情.我可以使用.invert_yaxis()来翻转y_axis但是我无法像在Excel中那样将条形保留在图表的底部. import seaborn as sns barplot = sns.barplot(x='abc'
我无法找到这个问题的共识答案或符合我需要的问题 – 我在文本文件的三列中有数据：X,Y和Z.列是制表符分隔的.我想用Python制作这些数据的热图表示,其中X和Y位置用Z中的值着色,其范围从0到1(X和Y的离散概率).我正在尝试seaborn的热图包和matplotlib的pcolormesh,但不幸的是这些需要2D
1.引用形式： seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt='.2g', annot_kws=None, linewidths=0, linecolor='white', cbar=True, cbar_kws=None, cbar_ax=None, square=False, xticklabels='
我试图在python中重新创建a population variance graph 在那个例子中,一旦我们开始,该功能立即运行,我想网站设置的环境的限制. 我已设法创建类似的图形,但对于动画我卡住了.以下是我的代码. import matplotlib.animation as animation fig, ax = plt.subplots(1,1,figsize=(5,4)
我有关于pandas DataFrame中时间序列的数据,我想为这些行提供单独的标记.到目前为止,我只使用marker =’o’参数设法对两行使用相同的标记. 我正在使用http://stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/tutorial/timeseries_plots.html#specifying-input-data-with-long-form-datafr
我在修剪一个seaborn情节(特别是一个kdeplot)时遇到了麻烦,因为我认为每个this example in the matplotlib docs都相当简单. 例如,以下代码： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, frameon=Fa
我正在尝试绘制PCA,其中一种颜色是标签1,另一种颜色应该是标签2.当我想用ax1.legend()添加图例时,我只获得蓝点的标签或没有标签所有.如何为蓝色和紫色点添加正确标签的图例？ sns.set(style = 'darkgrid') fig, ax1 = sns.plt.subplots() x1, x2 = X_bar[:,0], X_bar[:,1] ax1
我想要一个线图来指示是否缺少一些数据,例如： 但是,下面的代码填充了缺失的数据,从而产生了一个可能具有误导性的图表： import pandas as pd import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt # load csv df=pd.read_csv('data.csv') # plot a graph g = sns.lineplot
我有一个很大的功能,输出是一个数据帧和2个图表.像这样的东西： summary = pd.concat([mean, std], axis=1) chart1 = sns.tsplot(sample['x'].cumsum()) chart2 = sns.tsplot(summary['mean']) result = [summary, chart1, chart2] return result 一切都很好,除了,我只得到一个带
我的DataFrame对象看起来像 amount date 2014-01-06 1 2014-01-07 1 2014-01-08 4 2014-01-09 1 2014-01-14 1 我想要一种沿着x轴的时间散点图,以及y上的数量,用数据线来引导观察者的眼睛.如果我使用panadas plot df.plot(style =“o”)那就不太对了,因为线
我有以下数据帧df： timestamp objectId result 0 2015-11-24 09:00:00 Stress 3 1 2015-11-24 09:00:00 Productivity 0 2 2015-11-24 09:00:00 Abilities 4 3 2015-11-24 09:00:00 Challenge 0 4 2015-11-24 10:
通过我正在尝试做的和正在发生的事情,最好地展示了这一点. 在我的python文件中,我想导入seaborn. 它可以通过conda安装. (me_dev)[me@ip-***]$conda install seaborn Fetching package metadata: .... Solving package specifications: ............................ # All reques
假设我有一个大型数据集(8500000X50).我想散点图X(日期)和Y(在某一天拍摄的测量值). 我只能得到这个： data_X = data['date_local'] data_Y = data['arithmetic_mean'] data_Y = data_Y.round(1) data_Y = data_Y.astype(int) data_X = data_X.astype(int) sns.regplot(data_X, da
Special Sponsors 我们组织了一个开源互助平台，方便开源组织和大 V 互相认识，互相帮助，整合资源。请回复这个帖子并注明组织/个人信息来申请加入。 请回复这个帖子来推荐希望翻译的内容。如果大家遇到了做得不错的教程或翻译项目，也可以推荐给我们。我们会联系项目的维护者，一起把它
我写了一个类来绘制一些数据点.我使用seaborn来制作核心密度图,它导致了(1)框架消失了,我想要一个刚性框架和(2)图中有网格,(3)背景颜色我想摆脱他们应该怎么做？另外,我如何获得散点图的星形和多边形标记？ import seaborn import pandas import pylab as P import numpy as np class
引言 当我们快速理解数据内容及其分布时，可以选用一些可视化工具，将数据展示出来，从而使我们对数据具有一个直观的认识。常用的数据可视化库有 matplotlib Seaborn 其中Seaborn可以认为是matplotlib的扩展，从而使得表达更丰富，数据表达更直观 示例 首先导入Seaborn库 import p
我正在尝试使用以下内容绘制seaborn群集图(它也不适用于热图),没有NaN承认： import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt def plotClusterMap(): a = pd.DataFrame(np.matrix('1 2; 3 4')) print a fig = plt.fig
