我试图理解为什么会失败,即使文档说： dropna : boolean, optional Drop missing values from the data before plotting. from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns sns.__version__ # '0.7.dev' # generate an e
我终于设法将我的hexbin分布图变成了几乎漂亮的东西. import seaborn as sns x = req.apply_clicks y = req.reqs_wordcount sns.jointplot(x, y, kind="hex", color="#5d5d60", joint_kws={'gridsize':40, 'bins':'log'}) 但是我希望在
我正在努力让swarmplotot与熊猫一起工作.我有一个叫做SIAggs的3d numpy数组,我用这样的pandas切片： rand_center = {('Random_dist'):SIAggs[:,:,1], ('Center_distance'):SIAggs[:,:,0]} for key, value in rand_center.items(): rand_center[key] = pd.DataFrame(value)
我想每月绘制数据并每年显示一年的标签.这是数据： timedates = ['2013-01-01', '2013-02-01', '2013-03-01', '2013-04-01', '2013-05-01', '2013-06-01', '2013-07-01', '2013-08-01', '2013-09-
我试图在swarmplot的顶部使用seaborn的pointPlot绘制组明智的中值.即使我将pointPlot称为第二个,点图也会在swarmplot后面结束.如何更改“图层顺序”以使点图位于swarmplot前面？ datDf=pd.DataFrame({'values':np.random.randint(0,100,100)}) datDf['group']=np.random.randint(0,
3 直方图Histogramplot(代码下载) 直方图能够准确表现数据的分布，在seaborn中使用distplot函数制作直方图，该章节主要内容有： 基本直方图的绘制 Basic histogram 数据分布与密度信息显示 Control rug and density on seaborn histogram 带箱形图的直方图 Histogram with a bo
我的情节如下图所示,我的代码就在这里 g = sns.FacetGrid(teacherValueFinal3, row='Grade Level', col='Course',margin_titles=True) g1=g.set_titles("gg") g1.map(sns.violinplot, '2013-2014 Assessment Score', 'Gender', color=&quo
我正在使用seaborn绘制热图的子图,并使用以下精简代码.我得到“AttributeError：’numpy.ndarray’对象没有属性’spines’”如果我使用nrows = 2和ncols = 2,如果nrows或ncols = 1,则该图可以工作.我该如何解决？ import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seabor
如果我有以下代码： import seaborn import matplotlib.pyplot as plt flights = sns.load_dataset("flights") flights = flights.pivot("month", "year", "passengers") f,(ax1,ax2,ax3) = plt.subplots(1,3,sharey=True) g1 = sns.heatma
首先,我对Matplotlib或Seaborn的颜色很新.我的目的是创建一个条形图,其条形图根据自定义调色板着色.这样的东西,但我的自定义调色板(见下面,红色,橙色,绿色和蓝色的调色板)： 我使用LinearSegmentedColormap方法创建了自定义顺序调色板,但我无法在简单的plt.barplot()中使用它.当然不
有很多链接表明Matplotlib的图表看起来更令人愉悦,因为seaborn的调色板只是通过导入seaborn就像 import seaborn as sns 但是,当我这样做时,颜色和格式仍然看起来像matplotlib的情节以及seaborn的简单matlotlib默认值.除非执行命令sns.set()以强制重置seaborn的默认调色板. 为什
我正在尝试Seaborn使我的情节在视觉上比matplotlib更好.我有一个数据集,其中有一个’Year’列,我希望在X轴上绘制,4列在Y轴上使用不同颜色的线表示A,B,C,D.我试图使用sns.lineplot方法执行此操作,但它只允许X轴上的一个变量和Y轴上的一个变量.我试过这样做 sns.lineplot(data_prep
使用pandas和seaborn绘制只有三个点的散点图时会出现奇怪的行为：这些点的颜色不同.当没有加载seaborn或者有超过三个点时,或者直接用matplotlib的散射方法绘图时,问题就会消失.请参阅以下示例： from pandas import DataFrame #0.16.0 import matplotlib.pyplot as plt #1.4.3 import
简而言之,当我的数据加权时,对于分布式图形(直方图或kde),我的最佳选择是什么？ df = pd.DataFrame({ 'x':[1,2,3,4], 'wt':[7,5,3,1] }) df.x.plot(kind='hist',weights=df.wt.values) 这工作正常但是seaborn不会接受权重kwarg,即 sns.distplot( df.x, bins=4, # d
我正在寻找python seaborn中plot.ly的一些指导.是否有可能在plot.ly上有seaborn图？ 有没有可用的示例或教程？请帮忙.提前致谢.解决方法:Seaborn基于matplotlib,并且Plotly转换它可以的matplotlib数字(其中mpl figure obejcts暴露了足够的信息来进行转换.以下是mpl转换文档：https://plo
我有一个9万对的阵列,我想用seaborn jointplot绘制. 有没有办法调整侧面直方图箱尺寸？我应该尝试用其他包装绘图吗？解决方法:您应该能够使用marginal_kws来调整垃圾箱.从seaborn文档here中提取示例： g = sns.jointplot("petal_length", "sepal_length", data=iris,
我希望能够在y轴边缘绘制多个重叠的kde图(不需要x轴边距图).每个kde图将对应于颜色类别(有4个),因此我将有4个kde,每个描绘其中一个类别的分布.这是我得到的： import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline
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http://stackoverflow.com/questions/22408237/named-colors-in-matplotlib 参考网址给出了matplotlib中color可用的颜色： cnames = {'aliceblue': '#F0F8FF','antiquewhite': '#FAEBD7','aqua':
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import seaborn as sns import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline def sinplot(flip=1): x=np.linspace(0,14,100)#linspace(m,n,z) z是指定在m、n之间取点的个数， #另外它取点的区间
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今天我来给你讲讲Python的可视化技术。 如果你想要用Python进行数据分析，就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析，这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术，这样，数据不仅一目了然，而且更容易被解读。同样在数据分析得到结果之后，我们还需要用到可视化
