我正在尝试使用python中的seaborn生成多面板图形,并且我希望我的多面板图形中的点的颜色由一个连续变量指定。下面是我尝试使用"iris“数据集所做的一个示例:
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
iris = sns.load_dataset('iris')
g = sns.FacetGrid(iris, col = 'species', hue
嗨,我在我的笔记本电脑上安装了Anaconda。在它内部,matplotlib版本是1.5.1,seaborn版本是0.7.1。在我的jupyter笔记本中,我尝试使用seaborn来执行countplot。但是当我在seaborn.countplot中使用palette = Vega10时,我得到了以下错误:
ValueError: Vega10 is not a valid palette name
但是如果我们使用matplotlib 链接,我们会发现他们将Vega10列为众多色彩映射表之一。
我有以下几个小数据: Tom Dick Harry Jack
Sub
Maths 9 12 3 10
Science 16 40 1 10
English 12 11 4 15
French 17 15 2 15
Sports 23 19 3 15 我想为这些数据创建一个黑白/灰色的条形图。 我可以用下面的代码得到这样的数据: df.plot(kind='bar
我想在这块地块上加一个色标。下面的代码就是我想要的。这个色标应该表示来自另一个列表的第三个值。 我想要绘制的数据在一个列表中,第三个值在另一个列表中,这些列表的长度不同。此时,我选择了带有索引列表(b1)的数据。因此我还必须为我第三个值(c1)创建一个索引列表。 我想过使用色彩映射表来做这件事,但到目前为止我还没有使用过色彩映射表。到目前为止,在互联网上也找不到一个好的解释。所以我希望你能帮我。 b1=(35,23,33,8,38,24,40,22,28)
for i in b1:
plt.plot(x_axis,Data[i][1:21],'-', label=st
我有一些python对象,其中包含一些数据,所有这些对象都有一个id ( 1,2,3,4,5……n)。我有一个python函数,其中我发送了一个对象,我想要绘制其中的数据,并根据id绘制不同的颜色。我尝试做一些我在其他问题中看到的事情,比如尝试将id整数转换为RGB值,如下所示:
Blue = integer & 255
Green = (integer >> 8) & 255
Red = (integer >> 16) & 255
return (RED/255, Green/255, Blue/255) # to get them
对于带有数据着色器的散点图,我希望将时间的概念融入到曲线图中。可能是通过使用颜色。 目前, import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
date_values = ['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-04']
result = []
for d in date_values:
print(d)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(100
我正处于SSAS的学习阶段,正在关注一本关于这方面的书。试图通过从adventureworksDw数据库中选取DimDate表来部署一个具有时间维度的简单多维数据集,并得到以下错误: Errors in the metadata manager。'Date‘离散化属性不能有相关属性 不可用 无法提供代码,因为它是使用Dimdate表的简单多维数据集。
我试图解决一个具有类不平衡的二进制分类问题。我有一个21万条记录的数据集,其中92 %的是0,和8%的是1s。我在python for random forests中使用random forests。
在构造分类器时,我看到了两个参数sample_weight和class_weight。我目前正在使用参数class_weight="auto"。
我用得对吗?class_weight和示例权重实际上是做什么的,我应该使用什么?