如何将pandas groupby parts通过管道发送到seaborn distplot？
将pandas groupby parts通过管道发送到seaborn distplot的方法如下：
- 首先，导入所需的库和模块：
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt- 读取数据并进行groupby操作：
data = pd.read_csv('data.csv') # 读取数据文件
grouped_data = data.groupby('category') # 按照'category'列进行分组- 创建一个函数，该函数将每个分组的数据作为输入，并返回一个distplot图表：
def create_distplot(group):
sns.distplot(group['value'], kde=False) # 使用seaborn的distplot函数绘制直方图
plt.title(group.name) # 设置图表标题为分组的名称
plt.show() # 显示图表- 使用pandas的apply方法将函数应用于每个分组：
grouped_data.apply(create_distplot)通过以上步骤，你可以将pandas groupby parts通过管道发送到seaborn distplot。这样做的好处是可以方便地对每个分组的数据进行可视化分析，以便更好地理解数据的分布情况。
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1回答
我想用数据图中的另一个变量给seaborn.distplot涂上颜色。
下面是一个抽象的示例：
import numpy
import pandas
import seaborn
A = numpy.random.choice(100, size=1000)
B = numpy.random.choice(1000, size=1000)
df = pandas.DataFrame([A, B], index=['A', 'B']).transpose()
df = df.sort_values(by='B')
plt.figure()
sea
浏览 2提问于2017-10-13得票数 1
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有没有办法仅使用Seaborn在Python中绘制Pandas Series的CDF +累积直方图？我有以下几点：
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
s = pd.Series(np.random.normal(size=1000))
我知道我可以用s.hist(cumulative=True, normed=1)绘制累积直方图，我知道我可以用sns.kdeplot(s, cumulative=True)绘制CDF，但我想要在Seaborn中可以同时做这两件事，就像用sns.distplot(s)绘制分布时
浏览 24提问于2016-09-03得票数 53
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1回答
根据列中的组绘制分布图
、、、
我想在‘location’列下绘制每个组的分布图-location下A、B和C的var1图。当我尝试下面的代码时，它给出了一个单一的分布图。我希望每一组都有单独的地块。任何建议都将受到高度赞赏。
数据帧(file.csv)：
location var1 var2
A 122 105
A 126 100
A 137 107
B 145 110
B 153 108
B 138 102
C 129 115
C 130 98
C 149 10
浏览 9提问于2020-02-12得票数 0
1回答
赛斯伯恩
、、、、
我试图用pandas和seaborn绘制一个简单的seaborn来理解数据集的密度。
输入
#Car,45
#photo,4
#movie,6
#life,1
#Horse,14
#Pets,20
#run,67
#picture,89
数据集位于10K行之上，no headers和我正在尝试使用col[1]
代码
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
df = pd.read_csv('keyword.csv', delimi
浏览 2提问于2016-04-14得票数 1
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1回答
模拟废弃的海图
、、、、
现在已不再推荐Seaborn ，并将在将来的版本中删除它。建议使用 (或作为图形级图)作为替代方案。但是预置在distplot和histplot之间是不同的
from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns
x_list = [1, 2, 3, 4, 6, 7, 9, 9, 9, 10]
df = pd.DataFrame({"X": x_list, "Y": range(len(x_list))})
f, (ax_dist, ax_hist) = p
浏览 5提问于2021-05-21得票数 5
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我使用的是seaborn distplot (data，fit=stats.gamma)
如何获取返回的fit参数？
下面是一个示例：
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
from scipy import stats
df = pd.read_csv ('RequestSize.csv')
import matplotlib.pyplot as plt
reqs = df['12 web pages']
reqs = reqs.dropna()
reqs = reqs[np.
浏览 0提问于2015-07-15得票数 11
1回答
在潘达斯，我想：
从dataframe中随机选择一个示例(带有一个列)
将此示例分割为包含items_per_chunk的nr_of_chunks块
计算每个块的平均值
并将其绘制成直方图
只要我增加items_per_chunk，但保持nr_of_chunks不变，每个块的均值的直方图就应该绘制成一个缩小的钟形曲线。
我想出了下面的Pandas，Numpy，Seaborn方法，它看起来效率很低，或者对我来说不是很聪明：
%matplotlib inline
import pandas as pd
import seaborn as sns
import numpy
浏览 0提问于2019-08-08得票数 0
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2回答
我有下面的代码，它覆盖了直方图上的密度曲线。它对我数据中的“Fresh”字段执行此操作，该字段是一个连续字段。我想通过‘Channel’字段中的唯一值过滤来创建类似的图。例如，在pandas中，要创建类似于我正在尝试完成的直方图，我将使用： data_df.hist(column=‘Fresh’,by=‘Channel’) 有没有人可以建议如何为下面的seaborn代码做类似的事情？ 代码： import seaborn as sns
sns.distplot(data_df[‘Fresh’], hist=True, kde=True,
浏览 9提问于2019-06-05得票数 0
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1回答
我有一个预聚合元组的列表： [{'target_y_n': 0, 'value': 0.5, 'count':1000},{'target_y_n': 1, 'value': 1, 'count':10000}, ...] 如何才能可视化分布(https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.distplot.html)或获得频率图，而不将聚合表示重新展开为每个值的k副本，但仍然尽可能多地重用现有工具(如distplot, countplot 编辑 在R中h
浏览 16提问于2019-04-09得票数 0
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1回答
我正在尝试重新创建一个用海运distplot制作的地块，但是使用了displot，因为distplot正在贬值。
如何使displot覆盖这两列？
下面是使用distplot创建的原始代码
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
df1 = pd.DataFrame({'num1':np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=100),'num2':np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=100)}
浏览 4提问于2022-07-19得票数 0
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我正在使用Jupyter笔记本中的绘制直方图，如下所示：
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline
df = pd.read_csv('CTG.csv', sep=',')
sns.distplot(df['LBE'])
我有一个列数组，其中包含我想要绘制直方图的值，并且我尝试为每个列绘制一个直方图：
c
浏览 0提问于2020-02-04得票数 7
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我已经检查了一些线程，比如：
但似乎无法理解这一点。我有一个由几行组成的熊猫数据，每一行都是数字列表，希望使用seaborn.distplot将它们放在同一个轴上，并在标准调色板之间循环。
我目前正在尝试：
palette = sns.color_palette()
sns.distplot(data_pandas, color = next(iter.cycle(palette)))
并获得：
Traceback (most recent call last):
File "multiBx_single_plot.py", line 105, in <module&
浏览 0提问于2016-03-23得票数 0
0回答
更改海运配线的颜色
、、、、
我想为x和y数据数组指定seaborn包中fit行的颜色。相反，我所能想到的就是如何改变核密度函数的颜色和阴影。如何将颜色更改为高斯拟合？即下面的线条应该是红色和蓝色的。在函数中添加阴影也是很棒的，比如"shade":True参数。
import seaborn as sns
sns.distplot(x,kde_kws={"shade":True}, kde=False, fit=stats.gamma, hist=None, color="red", label="label 1");
sns.distplot(y,kde_k
浏览 5提问于2017-12-05得票数 2
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3回答
我有一个Pandas数据帧，并尝试将绘图保存到png文件中。然而，似乎有些东西并不像它应该的那样工作。这是我的代码：
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set(style='ticks')
df = pandas.read_csv("this_is_my_csv_file.csv")
plot = sns.distplot(df[['my_column_to_plot']])
plot.savefig("myfig.png&#
浏览 1提问于2016-01-12得票数 15
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2回答
我正在尝试为一个研究项目在Seaborn制作一些直方图。我希望y轴为相对频率，x轴为-180到180。下面是我的一个直方图的代码：
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline
import seaborn as sns
df = pd.read_csv('sample.csv', index_col=0)
x = df.Angle
sns.distplot(x, kde=False);
这将输出以下内容：
我不知道如何将输出转换为频率而不是计数。我尝试了许多不同
浏览 2提问于2017-09-03得票数 5
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1回答
我正在用pandas和seaborn做一些EDA，这是我绘制一组特征直方图的代码：
skewed_data = pd.DataFrame.skew(data)
skewed_features =skewed_data.index
fig, axs = plt.subplots(ncols=len(skewed_features))
plt.ticklabel_format(style='sci', axis='both', scilimits=(0,0))
for i,skewed_feature in enumerate(skewed_features)
浏览 6提问于2017-08-16得票数 0
有了seaborn.PairGrid，是否有一种方法来显示每个子图的轴、勾标？(在sharex=False, sharey=False的情况下，相当于seaborn.FacetGrid)
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame()
for n in ['a', 'b']:
tmp = pd.DataFrame({'name': [n] * 100,
浏览 3提问于2015-06-18得票数 4
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Seaborn distplot已弃用。
使用distplot时，我会得到以下图形
使用以下代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(random.normal(loc=177.8, scale=10.2, size=1000), kde=True)
sns.distplot(random.normal(loc=165.1, scale=8.9, size=1000), kde=True)
plt.show()
请告诉我如何用displot实现同样的效果？如果我只是用displot
浏览 1提问于2021-03-21得票数 0
1回答
我一直在使用seaborn进行一些数据可视化，但由于某些原因，轴和间距似乎有点不对劲。当我使用matplotlib和pandas进行数据可视化时，也会发生这种情况。我将展示一个例子来说明我的观点：
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')
tips = sns.load_dataset('tips') # a dataset
sns.distplot(tips['total_bill']) # 'total_bill
浏览 0提问于2020-01-17得票数 0
我使用以下代码在一个海上直方图上显示了两个系列的数据： import pandas
import seaborn
d10_ft = check3[(check3['choice'] == 1)&(check3['decile'] == 10)]['TOTL_SQ_FT_CNT']
d1_ft = check3[(check3['choice'] == 1)&(check3['decile'] == 1)]['TOTL_SQ_FT_CNT']
sns.distplot(d10_
浏览 10提问于2021-01-25得票数 0
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1回答
我正在使用seaborn来绘制数据。一切都很好，直到我的导师问我在下面的代码中是如何绘制情节的。 import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.random.normal(size=100)
sns.distplot(x)
plt.show() 这段代码的结果是： ? 我的问题： 1- distplot如何绘制此图？ 2-为什么在-3开始绘图，在4结束绘图 3- distplot是否有任何参数函数或特定的数学函数来绘制这样的数据？ 我使用distplot和kde来绘制我
浏览 60提问于2020-04-15得票数 1
回答已采纳
我有一个pandas系列x
0 -0.000069
1 -0.000059
2 -0.000025
3 -0.000021
4 -0.000021
...
1036 0.000032
1037 0.000033
1038 0.000052
1039 0.000055
1040 0.000092
Name: c, Length: 1041, dtype: float64
我想用直方图绘制一个概率密度函数，其中我使用了seaborn.distplot。
import matplotlib.py
浏览 2提问于2019-11-24得票数 1
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4回答
我使用下面的函数用NaN替换了缺少的值：
data = data.applymap(lambda x: np.nan if isinstance(x, basestring) and x.isspace() else x)
，其中data是我正在处理的数据帧。
之后使用seaborn，我尝试使用seaborn.distplot绘制它的一个属性alcconsumption，如下所示：
seaborn.distplot(data['alcconsumption'],hist=True,bins=100)
plt.xlabel('AlcoholConsumption'
浏览 4提问于2015-10-02得票数 16
我试图使用sns.histplot()而不是sns.distplot()，因为我在colab中得到了以下消息：
FutureWarning：distplot是一个不推荐的函数，将在将来的版本中删除。请修改您的代码以使用displot (具有类似灵活性的图形级函数)或histplot (用于直方图的轴级函数)。
代码：
import pandas as pd
import seaborn as sns
df = sns.load_dataset('tips')
sns.histplot(df['tip'], kde=True, kde_kws={'
浏览 3提问于2021-01-08得票数 3
回答已采纳
我想要按2乘2的顺序进行垂直堆叠。我写了一段代码，它给了我两个水平图形，但我不知道如何在它们下面堆叠下两个图形。
import seaborn as sns
import pandas as pd
df = pd.read_csv('dataset.csv')
print(df.columns)
for feature in df.columns:
data = df[feature].tolist()
fig, ax = plt.subplots(1,2)
sns.distplot(data, bins = 25, ax = ax[0
浏览 0提问于2020-08-19得票数 0
3回答
我刚开始使用python绘图，并尝试按照代码在seaborn中绘制分布，但无法在绘图上看到图例，即test_label1和test_label1。
import matplotlib.pylab as plt
import seaborn as sns
import numpy as np
plt.figure("Test Plots")
lst1 = list(np.random.rand(10))
lst2 = list(np.random.rand(10))
sns.distplot(lst1, label='test_label1', color=&#
浏览 19提问于2017-07-07得票数 48
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在探索时，我经常使用Pandas的DataFrame.hist()方法为数据帧中的每个数值列快速显示直方图网格，例如： import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from sklearn import datasets
data = datasets.load_iris()
df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)
df.hist(bins=50, figsize=(10,7))
plt.show() 它为每一列生成一个带有单独图的图： ? 我尝试过
浏览 103提问于2020-04-09得票数 3
回答已采纳
2回答
每当我尝试使用来自seaborn的seaborn时，我都会出现这样的警告，而且我似乎不知道自己做错了什么，抱歉，如果简单的话。
警告：
FutureWarning:建议使用非元组序列进行多维索引；使用arr[tuple(seq)]而不是arr[seq]。在未来，这将被解释为数组索引arr[np.array(seq)]，这将导致一个错误或一个不同的结果。返回np.add.reduce(排序索引器*权重，axis=axis) /求和
这里是一个可重复的例子：
import numpy as np
import pandas as pd
import random
import sea
浏览 0提问于2018-11-16得票数 7
回答已采纳
import pandas as pd
import numpy as np
import sklearn
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import seaborn as sns
sns.set(); np.random.seed(0)
x = np.random.randn(100)
sns.distplot(x)
我只是复制了文档中的例子，但我得到了这样的错误，我已经尝试改变环境，这样的外壳运行它.But也失败了。
Traceback (most recent call last)
浏览 0提问于2017-07-13得票数 3
1回答
我有一个df，其中列是站点，行是示例。
lab1 lab2 lab3 office1 office2 office3
sample1 2 2 2 2 2 2
sample2 5 5 5 5 5 5
sample3 3 3 3 3 3 3
sample4 4.333333333 4 3.666666667 3.333333333 3 2.666666667
sample5 4.833333333 5 5.166666667 5.333333333 5.5 5.666666667
sample6 5.3333
浏览 2提问于2017-09-07得票数 1
回答已采纳
假设有一个单列的数据df (例如latency，即一个单变量样本)。计算超出函数并绘制如下图：
sorted_df = df.sort_values('latency')
samples = len(sorted_df)
exceedance = [1-(x/samples) for x in range(1, samples + 1)]
ax.plot(df['latency'], exceedance, 'o')
是否有一种更简单、更优雅的方法来计算和绘制单变量样本的超限函数(可能是distplot)？我最近学会了使用seaborn的dist
浏览 2提问于2018-03-12得票数 0
回答已采纳
因此，当我编译我的python代码(matplot)时，我得到了一个错误，即：
ValueError :每个数据集必须有一种颜色
生成此错误的代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns
import pickle as pkl
from __future__ import division
sns.set(style="darkgrid")
sns.distplot(featureSet[featureSet['label']=='0&#
浏览 58提问于2018-05-28得票数 2
回答已采纳
2回答
我有一个Pandas DataFrame，我想要按某个列进行分组。然后，我想对这个分组的数据帧做一个散点图。然而，如果我这样做了，我会得到一个错误，因为我分组的列是无法识别的。 # Data loading, processing and for more
import pandas as pd
import numpy as np
# Visualization
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# set seaborn style because it prettier
sns.set()
df = pd.D
浏览 27提问于2020-12-17得票数 0
回答已采纳
1回答
直方图相关性特定列
、、、、
我有一个有36列的csv文件，我想保持一列不变，并找到它与其余35列之间的直方图相关性，但我不知道如何选择这一列 我已经制作了一个由4列和4行组成的原型csv文件。http://www.filedropper.com/finalcombine 谢谢。 import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
df = pd.read_csv('D:\\Project\\database\\FinalCombin
浏览 13提问于2020-01-12得票数 1
我知道，您可以使用seaborn.distplot作为直方图绘制数据，并在其之上叠加一个分布。我知道一个参数，它允许你传递一个pdf函数来这样做。在源代码中，它似乎在内部调用fit()来进行培训。我想知道是否有办法对模型进行预训练，然后使用它。
我尝试过使用lambda函数来表示我的发行版，但是我不断地收到错误。我也尝试过将参数传递到seaborn.distplot，以帮助训练我想要的设置，但这也不起作用。
方法1-使用lambda作为预训练模型：
import seaborn as sns
from scipy import stats
params = stats.exponweib.f
浏览 1提问于2019-06-26得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一个pandas包含A和B两列的dataframe，名为df在下面的代码中。 我尝试为B的每个值绘制一个kde，如下所示： import seaborn as sbn, numpy as np, pandas as pd
fig = plt.figure(figsize=(15, 7.5))
sbn.kdeplot(data=df, x="A", hue="B", fill=True)
fig.savefig("test.png") 我阅读了以下命题，但仅限于那些从头开始计算kde的命题statsmodel或者其他一些模块让我找到某个地方
浏览 33提问于2021-02-25得票数 2
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1回答
我试图在lognorm发行版上绘制一个分布图，看看适合度有多好。如何将分布参数传递给fit函数？
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sampled = np.random.lognormal(0.5, 0.25, 1000)
sns.distplot(sampled, fit=stats.lognorm)
plt.show()
这是可行的，但我无法传递分发参数：
shape, location, scale = stats.lognorm.fit(sampled)
sns.di
浏览 1提问于2020-07-31得票数 0
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我想在垃圾箱的中点使用seaborn和xticks绘制distplot。我使用了下面的代码： sns.distplot(df['MILEAGE'], kde=False, bins=20) ?
浏览 31提问于2020-08-21得票数 3
回答已采纳
我有这样的代码，用熊猫df：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import os
path_to = 'Data\\2017-04\\MonthlyData\q1analysis\Energy Usage' # where to save
df = pd.read_csv('April2017NEW.csv', index_col =1)
df1 = df.loc['Output Energy, (Wh/h)'] #
浏览 5提问于2017-05-07得票数 9
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1回答
来自matplotlib的展示了如何做插入。然而，我正在与seaborn合作，特别是kdeplot。
sns.kdeplot(y, label='default bw')
sns.kdeplot(y, bw=0.5, label="bw: 0.2", alpha=0.6)
sns.kdeplot(y, linestyle="--", bw=2, label="bw: 2", alpha=0.6)
sns.kdeplot(y, linestyle=":", bw=5, label="bw: 5", a
浏览 2提问于2018-09-04得票数 4
回答已采纳
我对python很陌生，我试图理解为什么我不能绘制一个图。首先，我导入了我在程序中使用的所有库：
import pandas as pd
import statsmodels.formula.api as sm
import numpy as np
import seaborn as sns
import scipy as stats
import matplotlib.pyplot as plt
当我运行以下代码时：
sns.distplot(financials.residual,kde=False,fit=stats.norm)
我得到以下错误：
AttributeError: modu
浏览 6提问于2020-06-12得票数 1
回答已采纳
1回答
一个简单的直方图。我想用不同的颜色突出显示顶部的3个存储箱。Here展示了一种matplotlib方式，但不是一种海运方式。 有没有办法在海运中显示不同颜色的垃圾箱？ 谢谢。 import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.random.normal(loc = 6, size=100)
ax = sns.distplot(data, bins = 20)
plt.xlim(0, 10)
plt.show() ?
浏览 29提问于2020-01-29得票数 0
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我正在尝试使用seaborn，因为它有distplot功能。但我更喜欢默认的matplotlib设置。当我导入seaborn时，它会自动更改我的体形的外观。
如何在不改变绘图外观的情况下使用seaborn函数？
浏览 15提问于2014-08-20得票数 67
回答已采纳
我试图使用distplot绘制一个双值数组，但失败了。下面是我的源代码：
>>> import seaborn as sns, numpy as np
>>> sns.set(); np.random.seed(0)
>>> x = np.random.randn(100)
>>> ax = sns.distplot(x)
下面是我遇到的错误。我不知道我的密码有什么问题。有人知道这个问题吗？
>>> ax = sns.distplot(x)
Traceback (most recent call last
浏览 3提问于2017-09-30得票数 0
回答已采纳
1回答
多直方图海流图
、、
使用matplotlib绘图我得到了以下4个直方图模型：
使用Seaborn，我得到了我所需要的确切的图表，但我不能复制它一次得到4：
我希望获得4幅海图(图2)的格式为图像1(每次4次与我用海运进行的计算)。
我的海运代码如下：
import os
import re
import time
import ipdb
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.absp
浏览 4提问于2020-04-15得票数 2
我决定尝试一下seaborn版本0.11.0！玩弄displot函数，据我所知，它将取代displot。我只是想弄清楚如何在直方图上绘制高斯拟合曲线。下面是一些示例代码。 import seaborn as sns
import numpy as np
x = np.random.normal(size=500) * 0.1 使用distplot，我可以这样做： sns.distplot(x, kde=False, fit=norm) ? 但是如何在displot或histplot中进行呢？
浏览 46提问于2020-10-31得票数 5
5回答
import pandas as pd
import seaborn as sns
ser_test = pd.Series([1,0,1,4,6,0,6,5,1,3,2,5,1])
sns.kdeplot(ser_test, cumulative=True)
上面的代码生成以下CDF图：
但当该系列的元素被修改为：
ser_test = pd.Series([1,0,1,1,6,0,6,1,1,0,2,1,1])
sns.kdeplot(ser_test, cumulative=True)
我得到以下错误：
ValueError:无法将字符串转换为浮动：“scott”
Runt
浏览 1提问于2020-03-09得票数 13
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1回答
两种分布的非重叠边缘区域的求取
、、、、
我试图找到一种方法来计算两个分布的重叠(交集)和不重叠区域。基于一些帖子(如：)，我可以知道如何计算这两幅图的交集。但我没办法找到不重叠的部分。
给定此示例发行版：
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
data1=np.random.normal(0, 0.1, 100)
data2=np.random.normal(0, 0.3, 100)
x0=pd.Series(data1)
x1=pd.Series(data2)
kwargs = dict(hist_kws={'alpha':.
浏览 10提问于2021-08-25得票数 1
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我有五个并排的分布图，通常使用color属性更改每个分布图的颜色。但是，现在我想使用Seaborn的husl调色板，但我不知道如何将调色板中的颜色应用于每个图表。我很确定这只是我看得太多的东西。 # sns.set(style="white", palette="muted", color_codes=True)
sns.set(style="white", palette="husl", color_codes=True)
# Set up the matplotlib figure
f, axes = plt.subp
浏览 20提问于2019-01-24得票数 4
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所以我可能有一个简单的问题。我用seaborn从一个excel文件中的数据创建了一个直方图。为了更好的可视化，我希望在条/桶之间留出一些空间。这有可能吗？
我的代码如下所示
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns
%matplotlib inline
from IPython.display import set_matplotlib_formats
set_matplotlib_formats(&
浏览 0提问于2017-11-07得票数 6
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