Seaborn:条形图w/ DivergingNorm/Cmap
Seaborn是一种Python的数据可视化库，它建立在Matplotlib之上，为用户提供了简洁而美观的统计图表。条形图（Bar Plot）是Seaborn中常用的一种可视化方式，用于展示分类变量和数值变量之间的关系。
使用Seaborn绘制条形图时，可以通过DivergingNorm（离散规范化）和Cmap（颜色映射）来增强图表的可读性和美观度。
- DivergingNorm（离散规范化）：DivergingNorm是一种将数据映射到特定颜色范围的技术。它通过选取中心值，并根据中心值将数据划分为高值和低值两个部分，从而使得数据中的正负变化可以在图表中清晰地表现出来。通过使用DivergingNorm，条形图可以更好地展示数据之间的差异和趋势。
- Cmap（颜色映射）：Cmap是Seaborn中用于设置条形图颜色的参数。Seaborn提供了多种内置的颜色映射方案，可以根据数据的特点选择合适的颜色映射。合理选择颜色映射可以提高图表的可读性和吸引力。
条形图w/ DivergingNorm/Cmap的优势包括：
- 清晰显示数据的正负变化，提高数据可视化效果。
- 通过不同的颜色映射方案，使得数据在图表中更易理解和区分。
- 简单易用，Seaborn提供了丰富的API和参数选项，使得绘制条形图更加便捷。
条形图w/ DivergingNorm/Cmap的应用场景包括：
- 比较不同组或不同类别之间的数值差异，如不同地区的销售额比较、不同时间段的用户数量比较等。
- 分析某个变量对不同类别数据的影响程度，如某产品不同特性对用户满意度的影响程度等。
在腾讯云的产品中，推荐使用的是腾讯云数据分析平台TencentDB和数据分析工具DataV进行条形图的绘制和展示。TencentDB是一种全面托管的数据库服务，支持MySQL、Redis、Cassandra等多种数据库引擎，可以灵活存储和管理数据。DataV是一种可视化大屏建设工具，提供了丰富的数据可视化组件和模板，方便用户在大屏展示中使用条形图进行数据分析和展示。
TencentDB产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb DataV产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/datav
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我正试图在条形图中可视化这一点。我希望所有的负值范围从一些橙色的->红色，和一些黄色的->绿色或蓝色->深蓝色的正值。我希望这些值的阈值是0.00。我尝试使用Matplotlib的DivergingNorm功能来创建它，并将其传递给我的Seaborn图。不幸的是，它似乎根本不起作用，我得到了以下结果： ? 为了创建它，我有以下代码： import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as
浏览 17提问于2021-02-01得票数 1
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我有一个列表，其中包含不同方法的名称及其在测试集上的性能，我希望使用条形图来显示该列表。实际上，我想画出它们相对于基线模型的相对改进/降级。因此，数据如下所示：system_2,-0.8我试过seaborn中的条形图，它给出了一个具有固定颜色的简单条形图。但是，我正在寻找的是一个条形图，其中的颜色在red, white, green的范围内，其中红色对应data['score'].min()，白色对应0，绿色表示d
浏览 103提问于2020-02-11得票数 1
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工作代码import seaborn as snsimport numpy as npdf = pd.read_csv(filename,index_col=0)
cmapmpl.colors.LinearSegmentedColormap.from_list("", ["red&q
浏览 1提问于2020-12-17得票数 1
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fig = plt.figure(figsize=(14,10))
sns.clustermap(df2,cmap='icefire', center=18, fmt=".3f", linewidths
浏览 0提问于2020-02-11得票数 1
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我认为最好的方法是堆叠条形图，但我对建议持开放态度。 因此，y轴应该是灾难计数，x是时间，每个条形表示一年中的一个月(只有那些有天气事件的条形)。然后，每个条形图将为每种类型的灾难提供不同的颜色，并说明每种类型灾难的数量。 我从一个更大的集合创建了df，并将日期时间格式拆分为多个单独的列。matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd
import seabornd62728', '#f
浏览 24提问于2021-07-17得票数 3
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假设我有一个类似于下图的DataFrame (df)，但在Score列中缺少值：我想画一个水平的海上条形图，Pvalue在x轴上，条形图的颜色对应于分数。import seaborn as snsbwrNan.set_bad('black')
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我发现matplotlib中的条形图可以做到这一点，但我忽略了如何显示以0为中心的值的颜色条。# offset = mcolors.DivergingNorm(vcenter=0.)#?
浏览 0提问于2019-07-23得票数 2
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2018-06-17 3586McCarthy, B J 0 2018-06-17 4563Poynter, S W 2 2018-06-17 4326Shannonruns", data=match_performance)
ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabe
浏览 5提问于2018-07-10得票数 2
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我正在努力弄清楚如何使用python (matplotlib，seaborn，pandas)。
浏览 9提问于2021-01-16得票数 0
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0.49, 0.51]) df['group'] =pd.Series([1,1,2,2])
seaborn.barplot
浏览 1提问于2020-10-14得票数 0
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我有一个数据框架： df.head()[['price', 'volumen']]
48 45 350 100 252 56 1 它表示具有特定价格的对象的数量。我基于volume列创建了一个直方图： ? 我想添加有关每个垃圾箱的价格分布的信息。我的想法是使用热图而不是单色列。红色代表高价，黄色代表低价。 下面是一个示例图，用来说明一般概念： ?
浏览 18提问于2021-02-12得票数 0
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下面是我到目前为止拥有的代码(带有一些可重复的数据)：import pandas as pdimport matplotlib.pyplot
浏览 0提问于2021-01-07得票数 1
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我有这个代码： import numpy as np, matplotlib.pyplot as plt, seaborn as sns
sns.set(style问题是，我得到了不同深浅蓝色的条形图，例如:社会学，学术和生物工程，而它们应该是相同的深浅，因为它们有相同的数值。 ?
浏览 44提问于2021-11-18得票数 0
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我使用以下代码从数据帧df1(x，y)生成条形图，如下所示。(为简单起见，我在图表代码本身中添加了示例值)。sns.barplot(x=['A','B','C','D','E','F','G'],y=[10,40,20,5,60,30,80],palette='Blues_r') 这将为条形图A到G生成一个漂亮的图表但在D和E之间不应该有任何其他颜色的条形图。也就是说，我需要图表有从
浏览 23提问于2021-10-28得票数 1
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我希望绘制条形图中的前两列，并希望使用第三列score根据现有的颜色映射(例如matplotlib viridis颜色映射)对条形图进行着色。编辑2019-10-31my_palette = sns.color_palette(plt.get_cmap('viridis'), 5)call last)----> 1 my_pa
浏览 0提问于2019-10-31得票数 0
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将1直方图添加到集群地图的一侧
、、、、
考虑到这个，我将如何将条形图/直方图添加到右边的垂直轴(而不是列出名称)？import seaborn as snsfrom matplotlib import pyplot as plt
sns.clustermap(df, metric="correlation", method="singl
浏览 0提问于2018-03-30得票数 4
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我正在使用Python 3和Seaborn来制作明确的条形图(请参阅下面的代码和图像)。import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns
浏览 4提问于2017-06-11得票数 2
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我有以下使用python和matplotlib显示水平条形图的代码。plt.style.use('seaborn')ax = df.plot.barh(stacked=True, cmap
浏览 68提问于2020-11-28得票数 1
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我有一个热图，它只包含-1、0和1的绝对值 import random import matplotlibimport1], k = 5))
plt.show()
浏览 37提问于2021-02-04得票数 0
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