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如何使用海运科学记数法、facetgrid和catplot？

海运科学记数法（Scientific Notation in Shipping）是一种用来表示非常大或非常小的数字的方法，它通过使用指数形式来简化数字的表达。在海运领域，科学记数法常用于表示货物的数量、容量、重量等。

使用海运科学记数法的步骤如下：

  1. 确定要表示的数字。
  2. 将数字转换为科学记数法的形式。科学记数法的一般形式为：a × 10^b，其中a是一个介于1到10之间的数字，b是一个整数。
  3. 确定a的值。将原始数字移动小数点，使得只有一个非零数字位于小数点前面。这个数字就是a的值。
  4. 确定b的值。计算移动了多少位小数点，正数表示向左移动，负数表示向右移动。b的值就是移动的位数。

举例来说，假设要表示货物的数量为1,250,000个，可以按照以下步骤使用海运科学记数法：

  1. 确定要表示的数字为1,250,000。
  2. 将数字转换为科学记数法的形式。1,250,000可以写为1.25 × 10^6。
  3. 确定a的值。将小数点移动到只有一个非零数字位于小数点前面，即1.25。
  4. 确定b的值。小数点向左移动了6位，所以b的值为6。

在数据可视化中，facetgrid和catplot是两个常用的函数，它们通常用于创建分面网格图和分类图。

facetgrid是一个用于创建分面网格图的函数，它可以根据数据的不同维度创建多个子图，并在每个子图中绘制不同的数据。通过facetgrid，我们可以将数据按照某个特定的维度进行分组，比如按照不同的类别、时间段或者其他分类变量进行分组。这样可以更好地观察和比较不同组之间的数据差异。在分面网格图中，每个子图都具有相同的坐标轴和尺度，方便进行对比分析。

catplot是一个用于创建分类图的函数，它可以根据数据的不同分类变量绘制不同类型的图表。通过catplot，我们可以将数据按照某个分类变量进行分组，并在每个组中绘制不同类型的图表，比如柱状图、折线图、箱线图等。这样可以更好地展示和比较不同组之间的数据分布和趋势。

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请注意大小和样式参数是如何在散点和线图中共享的，但是它们对这两种可视化的影响是不同的(改变标记区域和符号与线宽和虚线)。我们不需要记住这些细节，让我们专注于情节的整体结构和我们想要传达的信息。...许多海运函数可以自动执行统计估计，这是必要的，以回答这些问题: fmri = sns.load_dataset("fmri") sns.relplot(x="timepoint", y="signal"...专业分类图 标准散点图和线状图显示数值变量之间的关系，但许多数据分析涉及分类变量。在seaborn中有几种专门的绘图类型，它们经过了优化，用于可视化这类数据。可以通过catplot()访问它们。...与relplot()类似，catplot()的思想是公开一个通用的面向数据集的API，该API在一个数值变量和一个(或多个)分类变量之间关系的不同表示上进行泛化。...或者，你可以使用核密度估计来表示采样点的底层分布: sns.catplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker", kind="violin

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_images / introduction_11_0.png 注意如何在散点图和线图上共享size和style参数，但它们会不同地影响两个可视化（更改标记区域和符号与线宽和虚线）。...他们可以通过访问catplot()。类似于relplot()，它的想法catplot()是它暴露了一个通用的面向数据集的API，它概括了一个数值变量和一个（或多个）分类变量之间关系的不同表示。...为了做这些事情，他们使用了seaborn FacetGrid。 每个不同的图形级别图kind将特定的“轴级”功能与FacetGrid对象组合在一起。...图形级函数的一些自定义可以通过传递给它的附加参数来完成FacetGrid，您可以使用该对象上的方法来控制图形的许多其他属性。...更多信息和有用的示例可以在这篇博客文章中找到，其中一位是熊猫开发者。 后续步骤 您可以选择下一步的选择。您可能首先想学习如何安装seaborn。

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()，和数据关系可视化类似，catplot()也有多种分类(kind)，包括散点图(strip,swarm)，分布图(box,violin,boxen)和柱状图(point,bar,count)。...kind="violin", split=True, data=tips); 合并图表 另外看一下如何将两个不同类型的图表合为一个,例如下面我们将violin和swarm类型的图表在一张图里展示: g...matplotlib里的plt.subplots(figsize=(width,height)) 想要改变图表各个轴的精度可以使用set方法参照下面的实例 g = sns.catplot(x="fare...(bivariable)分布如何进行可视化。...lmplot,所以x,y轴对应的是字符串),基本工作流程是使用数据集和用于构造网格的变量初始化FacetGrid对象。

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