Scatterplot with varying point sizes and hues
import seaborn as sns sns.set(style="white") # Load the example mpg dataset mpg = sns.load_dataset("mpg") # Plot miles p...
import seaborn as sns sns.set(style="white") # Load the example mpg dataset mpg = sns.load_dataset("mpg") # Plot miles p...
import seaborn as sns sns.set(style="ticks") dots = sns.load_dataset("dots") palette = dict(zip(dots.coherence.unique(),...
seaborn.set_style(style=None, rc=None) 设定图表的自定义风格。 它会影响诸如坐标轴的颜色,网格默认是否开启和其他自定义元素。 参数:style:字典,None,或者{darkgrid, whitegri...
译者:Stuming seaborn.countplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, orient=None, color=None, p...
译者:Neolei 为了安装最新版本的seaborn, 可以 pip命令: pip install seaborn 也可以使用 conda 命令安装: conda install seaborn 或者,您可以使用 pip 直接从github...
译者:hold2010 在绘制关系图的教程中,我们学习了如何使用不同的可视化方法来展示数据集中多个变量之间的关系。在示例中,我们专注于两个数值变量之间的主要关系。如果其中一个主要变量是“可分类的”(能被分为不同的组),那么我们可以使用更专业...
译者:alohahahaha 在处理一组数据时,您通常想做的第一件事就是了解变量的分布情况。本教程的这一章将简要介绍seaborn中用于检查单变量和双变量分布的一些工具。 您可能还需要查看[categorical.html](categor...
译者:keyianpai 在探索中等维度数据时,经常需要在数据集的不同子集上绘制同一类型图的多个实例。这种技术有时被称为“网格”或“格子”绘图,它与“多重小图”的概念有关。这种技术使查看者从复杂数据中快速提取大量信息。 Matplotlib...
译者:Modrisco seaborn.set_hls_values(color, h=None, l=None, s=None) 独立修改一个颜色的 h, l 或 s 值。 参数:color:matplotlib 颜色 十六进制,rgb ...
译者:P3n9W31 绘制有吸引力的图像很十分重要的。当你在探索一个数据集并为你自己做图的时候,制作一些让人看了心情愉悦的图像是很好的。可视化对向观众传达量化的简介也是很重要的,在这种情况下制作能够抓住查看者的注意力并牢牢吸引住他们的图像就...