Seaborn distplot: /不支持的操作数类型：'str‘和'int’

Seaborn distplot是一个用于绘制直方图和核密度估计图的Python数据可视化工具。它基于Matplotlib库，并提供了更高级的接口，使得绘制统计图表更加简单和美观。

Seaborn distplot的主要功能包括：

绘制直方图：通过将数据分成多个区间（bin），统计每个区间内数据的频数，并将其可视化为柱状图。
绘制核密度估计图：通过估计数据的概率密度函数，绘制平滑的曲线图，用于展示数据的分布情况。

Seaborn distplot的优势：

简单易用：Seaborn distplot提供了简洁的API，使得绘制直方图和核密度估计图变得非常简单。
美观可视化：Seaborn distplot具有默认的美观样式，可以直接生成漂亮的统计图表。
统计分析：Seaborn distplot可以帮助我们更好地理解数据的分布情况，从而进行更深入的统计分析。

Seaborn distplot的应用场景：

数据探索：通过绘制直方图和核密度估计图，可以快速了解数据的分布情况，发现异常值和离群点。
数据可视化：Seaborn distplot可以用于将数据的分布情况可视化，帮助我们更好地传达数据的含义。
统计分析：Seaborn distplot可以用于对数据进行统计分析，比如检验数据是否符合正态分布。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云数据分析平台：https://cloud.tencent.com/product/dap
腾讯云人工智能：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网平台：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
腾讯云移动开发平台：https://cloud.tencent.com/product/mpp
腾讯云存储服务：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链服务：https://cloud.tencent.com/product/bcs
腾讯云元宇宙：https://cloud.tencent.com/product/mu

相关·内容

python数据类型转换（str跟int的转换）

参考链接： Python类型转换和类型转换因为python跟java在数据类型转换方面语法不同，所以总是搞混，特此记录下来，方便查阅：在python中：字符串str转换成int: int_value...= int(str_value) int转换成字符串str: str_value = str(int_value) int -> unicode: unicode(int_value) unicode...-> int: int(unicode_value) str -> unicode: unicode(str_value) unicode -> str: str(unicode_value) ...int -> str: str(int_value) str -> int: int(str_value) 在java中：字符串String转换成int: int_value = String.parseInt...(string_value)或(int)string_value int转换成字符串String: string_value = (String)int_value 注意括号的位置!

2.9K2 0

int类型和byte类型的强制类型转换

今天在读《Java网络编程》这本书的第二章流时，看到书中有一个地方关于int强制转换为byte类型时应注意的地方。这个地方有点细节，不过就应该把这种细节把握住。...情况是这样的，讲到InputStream的抽象方法read时，说到read返回一个int型，但实际是一个byte型的数据。这点从API也能考证。如图： ?...那么问题来了，int占4个字节，byte占1个字节，我们循环读取的时候将int型数组强制类型转换成byte时，会发生什么情况呢？代码如下： ?...1个字节占8位，既然实际返回的是byte类型的数据，那么强制类型转换int型截取低8位，对数据也不会造成影响。问题就出现在，如果再从byte型转换成int型呢？代码如下： ?...这是因为在int强制转换为byte型数据时，会产生一个-128~127的有符号字节，而不是read方法返回的0~255的无符号字节。这个时候要注意代码应修改为： ? 一个小问题，重在积累。

2.7K5 0

httprunner学习27-参数关联时在 yaml 文件 int 和 str 数据类型转换

前言使用httprunner框架参数关联的时候，最近遇到小伙伴们问的一个问题，上个接口返回的值是一个字符串类型（如: “123456”）,下个接口要用到这个值，但是需传int类型的 123456。...，可以用 extract 关键字提取到 key1值,此时提取到的是字符串类型，下个接口需要用到key1的值，那么在yaml文件里面直接引用 $key1 的话，并不是我们想要的 int 类型的。...int "123456" 把字符串转成int类型，!!str 123456把数字转字符串，但在这里行不通。于是可以想到通过 debugtalk.py 写个辅助函数解决。...https://www.cnblogs.com/yoyoketang/ def int_to_str(arg): return str(arg) def str_to_int(arg):...return int(arg) 参数关联时引用函数 {str_to_int(key1)} # xxx.yml格式如下 # 作者-上海悠悠 QQ交流群:717225969 # blog地址 https

1.7K5 0

MongoDB查询时排序字段为int类型和string类型的区别

, 但是MongoDB并不能按照数字来排序字符串字段值，上面list_order字符串值需要在个位数字前面补“0” 01,02,03,04,05,06,07,08,09,10,11 这样才能返回想要的排序结果...list_order的值存储为整数类型 { "_id" : "28847", "title" : "Node即学即用", "subtitle" : "", "author..." : "Mike Wilson", "cate_id" : "223", "list_order" : NumberLong(6), } 注意：如果用字符串进行排序，那么比较的时候是按照...ascii 来比较的, 所以位数不一样可能会出现异常情况。

1.9K3 0

mysql的数据类型int、bigint、smallint 和 tinyint取值范围

int 的 SQL-92 同义字为 integer。 smallint 从 -2^15 (-32,768) 到 2^15 - 1 (32,767) 的整型数据。存储大小为 2 个字节。...tinyint 从 0 到 255 的整型数据。存储大小为 1 字节。注释在支持整数值的地方支持 bigint 数据类型。...但是，bigint 用于某些特殊的情况，当整数值超过 int 数据类型支持的范围时，就可以采用 bigint。在 SQL Server 中，int 数据类型是主要的整数数据类型。...在数据类型优先次序表中，bigint 位于 smallmoney 和 int 之间。只有当参数表达式是 bigint 数据类型时，函数才返回 bigint。...SQL Server 不会自动将其它整数数据类型（tinyint、smallint 和 int）提升为 bigint。

4.2K3 1

百川归海，四类图统揽统计图:Seaborn|可视化系列03

seaborn可视化的写法和matplotlib基本相同。...seaborn[1]没有直接枚举各种图的接口，而是抽象为了四种relplot、regplot、catplot及distplot，分别对应：数据关联、回归、分类变量和数据分布。...数据的分布情况seaborn的绘制接口是sns.distplot(a,bins)，其主要参数和示例效果如下： distplot()参数： •a：一个一维的数组，没有data参数了，需要写df['a']传入一个...Series，不支持sns.distplot(a='x',data=df) 写法是一种遗憾，至少本文发出时这么写seaborn会报错：got an unexpected keyword argument...总结可视化图表类型众多，echarts的案例菜单栏就分了27种有效图表、antv的案例菜单目前分了14种可视图，百川归海，seaborn将统计数据的可视化分为了四类，简化了绘图语句，并提供了多套配色和主题效果可以选择

3K3 0

详解seaborn可视化中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

Python大数据分析一、seaborn简介 seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块，当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时，可以使用到...本文以jupyter notebook为编辑工具，针对seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot和jointplot，对其参数设置和具体用法进行详细介绍。...二、kdeplot seaborn中的kdeplot可用于对单变量和双变量进行核密度估计并可视化，其主要参数如下： data：一维数组，单变量时作为唯一的变量 data2：格式同data2，单变量时不输入..., color='r', height=0.2) 四、distplot seaborn中的distplot主要功能是绘制单变量的直方图...，且还可以在直方图的基础上施加kdeplot和rugplot的部分内容，是一个功能非常强大且实用的函数，其主要参数如下： a：一维数组形式，传入待分析的单个变量 bins：int型变量，用于确定直方图中显示直方的数量

4.4K3 2

（数据科学学习手札62）详解seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

一、简介　　seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块，当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时，可以使用到seaborn中内置的若干函数对数据的分布进行多种多样的可视化...，本文以jupyter notebook为编辑工具，针对seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot和jointplot，对其参数设置和具体用法进行详细介绍。 ...二、kdeplot 　　seaborn中的kdeplot可用于对单变量和双变量进行核密度估计并可视化，其主要参数如下：　　data：一维数组，单变量时作为唯一的变量　　data2：格式同data2，...三、distplot 　　seaborn中的distplot主要功能是绘制单变量的直方图，且还可以在直方图的基础上施加kdeplot和rugplot的部分内容，是一个功能非常强大且实用的函数，其主要参数如下...　　fit：传入scipy.stats中的分布类型，用于在观察变量上抽取相关统计特征来强行拟合指定的分布，下文的例子中会有具体说明，默认为None，即不进行拟合　　hist_kws,kde_kws,

3.1K5 0

Python-Seaborn 17个超好看图表绘制

Seaborn简介定义 Seaborn是一个基于matplotlib且数据结构与pandas统一的统计图制作库。Seaborn框架旨在以数据可视化为中心来挖掘与理解数据。...'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 sns.set_style('white') #设置图形背景样式为white 直方图 #语法 ''' seaborn.distplot...#设置rug参数，可添加观测数值的边际毛毯 fig,axes=plt.subplots(1,2,figsize=(10,6)) #为方便对比，创建一个1行2列的画布,figsize设置画布大小 sns.distplot...",hue='难度',data=df,ax=axes[0]) #调换x和y的顺序，可将纵向条形图转为水平条形图 sns.barplot(x='评分',y='菜系',color="salmon",hue=...y_jitter=None, scatter_kws=None, line_kws=None, size=None) ''' #lmplot()可以设置hue,进行多个类别的显示,而regplot()是不支持的

3.2K1 0

C++ 标准是怎么规定类型 int 和 long 的长度大小的

问题 C++ 标准是怎么规定类型 int 和 long 的长度大小的？回答 C++ 标准并没有规定它们的固定大小，只规定了下限。...sizeof(char) == 1 sizeof(char) <= sizeof(short) <= sizeof(int) <= sizeof(long) <= sizeof(long long)...sizeof(signed char) == 1 sizeof(unsigned char) == 1 sizeof(short) >= 2 sizeof(int) >= 2

5981 0

Android String类型转换为float、double和int的工具类方法

在做项目时遇到了需要把年份（String）转换为int类型，对年份进行比较，顺便提取为方法，保存下来方便以后使用。...Double.parseDouble(number); } catch (Exception e) { return defaultValue; } } //把String转化为int...public static int convertToInt(String number, int defaultValue) { if (TextUtils.isEmpty(number))...Integer.parseInt(number); } catch (Exception e) { return defaultValue; } } } 使用时只需调用上面的方法即可（第二个参数是默认值）： int...yeatInt = ConvertUtil.convertToInt("2017",2015); 以上这篇Android String类型转换为float、double和int的工具类方法就是小编分享给大家的全部内容了

1.4K2 0

Python简单高效的可视化神器——Seaborn

前面我们已经介绍了matplotlib的一些基础和进阶的操作，相信大家已经掌握了。没有掌握的同学快回去学一学！...seaborn对matplotlib和pandas的数据结构高度兼容，非常适合用于数据的可视化分析。seaborn官网：http://seaborn.pydata.org/ ?...2. distplot and kdeplot seaborn.distplot() 主要用于查看单变量的分布状况。...JointGrid() and jointplot seaborn.JointGrid() 可以绘制单变量和双变量的组合图。...highlight=boxplot#seaborn.boxplot 7. catplot seaborn.catplot()可以用来查看数值型变量和一个或多个类别型变量的关系。

2.5K3 2

小白也能看懂的seaborn入门示例

,我们大多可以用一行代码实现绘图功能,相信看完示例后你就能初步掌握seaborn画图,如果对绘图要求更高的话,可以查询seaborn手册更改所画图类型的其他默认参数 %matplotlib inline...seaborn内置了不少样例数据，为dataframe类型，如果要查看数据，可以使用类似df.head()命令查看 lmplot(回归图) lmplot是用来绘制回归图的，通过lmplot我们可以直观地总览数据的内在关系...步骤： 1、实例化对象 2、map，映射到具体的 seaborn 图表类型 3、添加图例 #按数据子集构造直方图 sns.set(style="darkgrid") tips = sns.load_dataset...distplot(单变量分布直方图) 在seaborn中想要对单变量分布进行快速了解最方便的就是使用distplot()函数，默认情况下它将绘制一个直方图，并且可以同时画出核密度估计(KDE)。...relplot 这是一个图形级别的函数，它用散点图和线图两种常用的手段来表现统计关系。

4.6K2 0

数据可视化(6)-Seaborn系列 | 直方图distplot()

直方图 seaborn.distplot() 直方图，质量估计图，核密度估计图该API可以绘制分别直方图和核密度估计图，也可以绘制直方图和核密度估计图的合成图通过设置默认情况下，是绘制合成图，设置情况图下...： hist=True:表示要绘制直方图(默认情况为True)，若为False，则不绘制 kde=True:表示要绘制核密度估计图(默认情况为True),若为False,则绘制函数原型 seaborn.distplot...color:matplotlib color 该颜色可以绘制除了拟合曲线之外的所有内容 vertical:bool 如果为True,则观察值在y轴上，即水平横向的显示案例教程 import seaborn...轴标签 x = pd.Series(x, name="x variable") """ 案例2：绘制直方图和核函数密度估计图 """ sns.distplot(x) plt.show() [yxcjauywvf.png...(0) x = np.random.randn(100) """ 案例3：绘制核密度估计和地图 """ sns.distplot(x, rug=True, hist=False) plt.show()

14.7K0 1

使用Seaborn进行房价数据可视化

Seaborn 是一个数据可视化库，可帮助在Python中创建有趣的数据可视化。大多数数据分析需要识别趋势和建立模型。本文将帮助您开始使用 Seaborn库创建数据可视化。...Seaborn 是一个出色的数据可视化库，它让我们的生活变得轻松。...我们想使用可视化方法初步探索各种因素是如何影响北京房价的。一、房屋单价/房屋面积整体分布情况 —使用图形：直方图（Distplot） sns.distplot（）结合直方图并绘制核密度估计图。...此图对于相对较大的数据集最有效。也称为Hexbin Plots。 ? 有几种类型的值可以放在 sns.jointplot 中来创建不同的图。默认情况下，联合分布图显示散点图。...比如，让我们从df数据集创建一个 “floor” 和 “price” 的箱线图。 ?

1.5K1 0

Python中得可视化：使用Seaborn绘制常用图表

可视化是Seaborn的核心部分，可以帮助探索和理解数据。要了解Seaborn，就必须熟悉Numpy和Matplotlib以及pandas。...Seaborn提供以下功能: 面向数据集的API来确定变量之间的关系。线性回归曲线的自动计算和绘制。它支持对多图像的高级抽象绘制。可视化单变量和双变量分布。...热图的最终目的是用彩色图表显示信息的概要。它利用了颜色强度的概念来可视化一系列的值。我们在足球比赛中经常看到以下类型的图形， ? 足球运动员的热图在Seaborn中创建这个类型的图。...Seaborn还支持其他类型的图形，如折线图、柱状图、堆叠柱状图等。但是，它们提供的内容与通过matplotlib创建的内容没有任何不同。...结论这就是Seaborn在Python中的工作方式以及我们可以用Seaborn创建的不同类型的图形。正如我已经提到的，Seaborn构建在matplotlib库之上。

6.6K3 0

数据清洗 Chapter03 | Seaborn常用图形

Seaborn是一个画图工具 Seaborn是基于Matplotlib的一个Python作图模块配色更加好看，种类更多，但函数和操作比较简单 1、散点图散点图可直接观察两个变量的分布情况...3、直方图直方图中，条形的长为对应组的频数与组距的比直方图能够清楚显示各组频数分布情况易于显示各组之间频数的差别 1、使用distplot()函数绘制直方图 distplot()结合了...Matplotlib中的hist()、kdeplot()和rugplot() sns.distplot(tips["total_bill"]) ?...4、设置vertical参数和color参数，改变直方图的方向和颜色 sns.distplot(tips["total_bill"], vertical=True,color='y') ?...3、设置参数diag_kind,指定对角线子图上的类型 sns.set(style='darkgrid') sns.pairplot(iris, diag_kind='kde', kind='reg',

1.6K2 1

Seaborn从零开始学习教程（三）

这会让我们对数据特征有个很好的初始认识，同时也会影响后续数据分析以及特征工程的方法。本篇将会介绍如何使用 seaborn 的一些工具来检测单变量和双变量分布情况。首先还是先导入需要的模块和数据集。...绘制单变量分布在 seaborn 中，快速观察单变量分布的最方便的方法就是使用 distplot() 函数。默认会使用直方图 (histogram) 来绘制，并提供一个适配的核密度估计(KDE)。...然后，这些替代的曲线进行加和，并计算出在每个点的密度值。最终生成的曲线被归一化，以使得曲线下面包围的面积是 1。...，在散点图中每个观察结果以x轴和y轴值所对应的点展示。...在 seaborn 中，这种绘图以等高线图展示，并且可以作为 jointplot() 的一种类型参数使用。

1.9K1 0

利用Python的Seaborn快速完成数据可视化

直方图：现在用seaborn.distplot()来制作直方图，观察之间的差异 # 对上表的prglngth列做一个直方图 import matplotlib.pyplot as plt import...sns.distplot(births['prglngth'], kde=False) sns.plt.show() ? 那么Pandas与Seaborn之间有什么区别呢？...('Birth number', 'Frequency') # 设置X轴和Y轴的坐标含义 sns.plt.show() ?...vs var2 3. var2 vs var1 4. var2 vs var2 相同的两个变量之间（var1 vs var1 和 var2 vs var2）以直方图展示，不同的变量则以散点图展示...（var1 vs var2 和var2 vs var1）要注意的是数据中不能有NaN（缺失的数据），否则会报错 sns.pairplot(births, vars=['agepreg', 'prglngth

9571 0

数据科学 IPython 笔记本 8.17 使用 Seaborn 的可视化

Seaborn 在 Matplotlib 之上提供 API，为绘图样式和颜色默认值提供合理的选择，为常见的统计绘图类型定义简单的高级函数，并与 Pandas DataFrame提供的功能集成。...探索 Seaborn 绘图 Seaborn 的主要思想是它提供高级命令，来创建用于统计数据探索，甚至是一些统计模型拟合的各种绘图类型。我们来看看Seaborn中可用的一些数据集和绘图类型。...distplot组合： sns.distplot(data['x']) sns.distplot(data['y']); 如果我们将完整的二维数据集传递给kdeplot，我们将获得数据的二维可视化：...进行绘图的更多信息，请参阅 Seaborn 文档，教程和 Seaborn 画廊。...出于我们的 Seaborn 绘图工具的目的，让我们接下来添加以秒为单位的列： data['split_sec'] = data['split'].astype(int) / 1E9 data['final_sec

1.3K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云