Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图,应该把Seaborn视为matplotlib的补充...具体用法如下:
sns.set(style="dark")
#生成随机种子
rs = np.random.RandomState(50)
# 设置matplotlib图 共享坐标轴
f, axes =...="day", y="total_bill",
hue="smoker", palette=["m", "g"],
data=tips)
#offset设置纵横两轴近原点端点距离原地的距离...在seaborn中,最简单的实现方式是使用jointplot()函数,它会生成多个面板,不仅展示了两个变量之间的关系,也在两个坐标轴上分别展示了每个变量的分布。...pd.Series(x1, name="$X_1$")
x2 = pd.Series(x2, name="$X_2$")
# kind:scatter,reg,resid,kde,hex变量可视化种类,space轴与边缘轴之间的空间