我在几个内核密度图(sns.kdeplot)的海中做了一个小平面网格(sns.FacetGrid),并运行以下代码: import pandas as pd
import seaborn as sns
data = sns.load_dataset('exercise')
g = sns.FacetGrid(data=data, col='diet')
g.map(sns.kdeplot,'pulse',hue='kind') 这将导致以下错误: -----------------------------------------
如何更改Seaborn的FacetGrid图的每一幅图的单y轴间隔?如果我绘制一个包含大量变量y值的facetGrid,则Seaborn将使用所有数据的默认min和max y值来构造唯一的y轴。
import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('tips')
g = sb.FacetGrid(df, col = "time")
g.map(plt.hist, "tip")
plt.show()
Id
我想创建一个小平面网格,变量名作为列,部门作为行,每个小图表都是y=value和x=date的散点图 我的数据是这样的: import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
import matplotlib.dates as mdates
import random
datelist = pd.date_range(start="march 1 2020", end="ma
Problem:我有几天的timeseries数据,我使用Seaborn库的函数以facet形式绘制这些数据。在几种情况下,我发现前面提到的海运函数在两个读数之间绘制了连续行之间的连续缺失值(nan值)。虽然matplotlib将缺失的值显示为gap,但这是有意义的。演示示例如下所示
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# create timeseries data for 3 days such that day two contains N
我不知道如何在每个面网格元素周围画一个黑色的边框。
import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('tips')
g = sb.FacetGrid(df, col = "time")
g.map(plt.hist, "tip")
plt.show()
给予:
我想要这样的:
我试过用
sb.reset_orig() #after the seaborn import, to r
试图用Seaborn的FacetGrid和statsmodel的mosaic绘制一个镶嵌图的网格,而不是完全制作它。
示例数据集:
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.graphics.mosaicplot import mosaic
index = [i for j in [[k] * 6 for k in range(4)] for i in j]
gender = ['male',
我想用seaborn绘制facetgrid,并使用'hue‘来识别数字是大是小。但是,当我包含'hue‘时,条形图的数量发生了变化。
生成数据
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
np.random.seed(0)
groups = ('Group 1', 'Group 2')
means = ('Low', 'High', 'Mid')
index = pd.MultiIndex.from_product(
我有一个数据帧,它由一组x,y数据组成,我希望看到它们以散点的形式和一条线。数据帧由数据组成,其形式在多个类别上重复。我希望看到的最终结果是某种类型的绘图网格,但我不完全确定matplotlib如何处理重叠数据的多个子图。 下面是我正在处理的这类数据的一个示例: import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
category = np.arange(1,10)
total_data = pd.DataFrame()
for i in category:
x = np.arange(0
我有一个10地块的FacetGrid海图与略有重叠的地块。我想改变总体数字的大小。当我在下面的代码中使用g.fig.subplots(figsize=(12,12))时,我会得到一个错误消息TypeError: subplots() got an unexpected keyword argument 'size'。
另外,我还收到了关于UserWarning: Tight layout not applied. tight_layout cannot make axes height small enough to accommodate all axes decoratio
我的结构是pandas DataFrame: n X Y Z
0 1.000000 1.000000 1.014925
1 1.000000 1.000000 1.000000 我想从每一列创建M个单独的子图(直方图)。一个直方图来自X,一个直方图来自Y,最后一个直方图来自Z。 我希望它有单独的地块。我正在研究https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.FacetGrid.html,但我不明白如何从我的数据中绘制它的语法/逻辑。