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多组密度图显示一条线,但图例显示3条线

是因为密度图是一种用于展示数据分布的图表类型,它通过将数据分布转化为连续的概率密度函数曲线来展示数据的分布情况。而图例则用于解释图表中不同元素的含义,通常用于标识不同数据系列或分类。

在这种情况下,多组密度图显示一条线,但图例显示3条线,可能是因为数据分布的情况导致了这种差异。具体来说,可能存在以下几种情况:

  1. 数据分布重叠:不同组的数据分布重叠在一起,导致在图表上看起来只有一条线。然而,为了清晰地表示每个数据组的存在,图例中仍然显示了3条线,以便区分不同的数据组。
  2. 数据分布相似:不同组的数据分布非常相似,导致在图表上看起来只有一条线。尽管如此,为了提供更全面的信息,图例中仍然显示了3条线,以便读者可以了解到这些数据组的存在。
  3. 数据分布不均匀:不同组的数据分布在图表上呈现出不均匀的情况,可能是由于数据量的差异或者其他因素导致。为了更好地展示数据的分布情况,图例中显示了3条线,以便读者可以了解到这些数据组的存在。

总之,多组密度图显示一条线,但图例显示3条线可能是由于数据分布的特点导致的。在这种情况下,图例的目的是提供更全面的信息,以便读者可以了解到数据的分布情况。

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table 将数据以表格的形式展示出来 yerr 带误差线的柱形 xerr 带误差线的柱形 lable 列的别名,作用在图例上 secondary_y 双 y 轴,在右边的第二个 y 轴 mark_right...双 y 轴时,在图例中的列标签旁增加显示 (right) 标识 **kwds matplotlib plot方法的其他参数 3....图例 ? ? 坐标轴刻度 ? 显示样式:网格,标题,画布,字体 ? 折线图线型 ?...这里引入额外的color参数来控制线的颜色。 ? 刻度线 ? 表格显示 ? 柱形 ? 柱形带误差 ? 横向柱形 ? 直方图 ? 箱线图 ?...密度 选择 kde 和density 都是密度,两者等价 ? 面积 需要特别注意,传入的所有值的符号要相同 ? 饼 需要特别注意需要传入的值都为正数 ?

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另外,对于多组别的数目的展示的话,如果是想要展示不同交集之间的数目可以使用venn和upset。 ?...2 分布 直方图和密度提供了最直观的分布可视化效果,都需要选择可视化参数,并且可能会产生误导。累积密度和q-q始终如实地表示数据,更难以解释。 ?...堆叠的条形对于每一部分的比较不是很容易区分,但是在比较多组比例的时候很有用。 ? 如果要进行多组比较的时候,这个时候饼的空间往往就不够了。这个时候如果分组比较少的话,分组的条形可以使用的。...另外,堆叠的条形基本使用所有情况,如果是比例沿连续性变量进行变化的时候,使用堆叠的密度是可以的。 ?...6 不确定性 误差棒用来表示某一类数据的可能的范围,我们可以在水平和垂直的方面来显示误差棒。 ? 为了获得比使用误差线或分级误差线更详细的可视化效果,我们可以可视化实际的置信。

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《利用Python进行数据分析·第2版》第9章 绘图和可视化9.1 matplotlib API入门9.2 使用pandas和seaborn绘图9.3 其它的Python可视化工具9.4 总结

这里,因为我们传递了label参数到plot,我们可以创建一个plot图例,指明每条使用plt.legend的线。...9-10 带有三条线以及图例的简单线型 legend方法有几个其它的loc位置参数选项。请查看文档字符串(使用ax.legend?)。 loc告诉matplotlib要将图例放在哪。...DataFrame的plot方法会在一个subplot中为各列绘制一条线,并自动创建图例(如图9-14所示): In [62]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10...你可以用seaborn.set在不同的图形外观之间切换: In [90]: sns.set(style="whitegrid") 直方图和密度 直方图(histogram)是一种可以对值频率进行离散化显示的柱状...并加上一条线性回归的线(见图9-24): In [105]: sns.regplot('m1', 'unemp', data=trans_data) Out[105]: <matplotlib.axes

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