首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Seaborn直方图使列变为白色

Seaborn是Python中一个数据可视化库,可以通过简单的代码实现各种类型的图表,包括直方图。直方图是一种用于展示数据分布的图表,可以显示数据在不同区间的频率或数量。

在Seaborn中,要将直方图的列变为白色,可以通过设置图表的颜色属性来实现。具体步骤如下:

  1. 导入Seaborn库:在Python脚本或Jupyter Notebook中,首先需要导入Seaborn库,可以使用以下代码:
  2. 导入Seaborn库:在Python脚本或Jupyter Notebook中,首先需要导入Seaborn库,可以使用以下代码:
  3. 读取数据:接下来,需要读取包含需要绘制直方图的数据。可以使用Pandas库中的read_csv()函数或其他数据读取函数。
  4. 读取数据:接下来,需要读取包含需要绘制直方图的数据。可以使用Pandas库中的read_csv()函数或其他数据读取函数。
  5. 绘制直方图:使用Seaborn库的distplot()函数绘制直方图。在绘制直方图时,可以使用color参数设置直方图的颜色。
  6. 绘制直方图:使用Seaborn库的distplot()函数绘制直方图。在绘制直方图时,可以使用color参数设置直方图的颜色。
  7. 其中,data['column']是需要绘制直方图的数据列。
  8. 显示图表:最后,使用plt.show()函数显示绘制的直方图。
  9. 显示图表:最后,使用plt.show()函数显示绘制的直方图。

这样,就可以通过Seaborn绘制一个将直方图的列变为白色的图表。

关于Seaborn直方图的更多信息,可以参考腾讯云提供的Seaborn文档和示例代码:Seaborn文档

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Seaborn 可视化

Seaborn和Pandas的API配合的很好,使用DataFrame/Series的数据就可以绘图  Seaborn绘制单变量图 直方图 使用sns.distplot创建直方图 使用sns.distplot...创建直方图 密度图(核密度估计) 密度图是展示单变量分布的另一种方法,本质上是通过绘制每个数据点为中心的正态分布,然后消除重叠的图,使曲线下的面积为1来创建的  密度图是展示单变量分布的另一种方法,本质上是通过绘制每个数据点为中心的正态分布...,然后消除重叠的图,使曲线下的面积为1来创建的 计数图(条形图)  计数图和直方图很像,直方图通过对数据分组描述分布,计数图是对离散变量(分类变量)计数。  ...Seaborn 双变量数据可视化 在seaborn中,创建散点图的方法有很多 创建散点图可以使用regplot函数。...该函数只要运行一次,后续绘图的样式都会发生变化 Seaborn有5中样式: darkgrid 黑色网格(默认) whitegrid 白色网格 dark 黑色背景 white 白色背景 ticks  fig

8110

Python中得可视化:使用Seaborn绘制常用图表

1.分布曲线 我们可以将Seaborn的分布图与Matplotlib的直方图进行比较。它们都提供非常相似的功能。这里我们画的不是直方图中的频率图,而是y轴上的近似概率密度。...与matplotlib中的直方图类似,在分布方面,我们也可以改变类别的数量,使图更容易理解。...使用Matplotlib的散点图 使用Seaborn的散点图 在直方图和散点图的代码中,我们将使用sn .joinplot()。 sns.scatterplot()散点图的代码。...使用Seaborn的散点图 在seaborn中使用散点图的主要优点是,我们将同时得到散点图和直方图。...使用Seaborn创建默认热图 我们可以对上面的图进行一些自定义,也可以改变颜色梯度,使最大值的颜色变深,最小值的颜色变浅。

6.6K30

Python Seaborn (3) 分布数据集的可视化

默认情况下,这将绘制一个直方图,并拟合出核密度估计(KDE)。 ? 直方图 直方图应当是非常熟悉的函数了,在matplotlib中就存在hist函数。...我们可以看到,如果我们在seaborn中使用kdeplot()函数,我们得到相同的曲线。...在seaborn中这样做的最简单的方法就是在jointplot()函数中创建一个多面板数字,显示两个变量之间的双变量(或联合)关系以及每个变量的单变量(或边际)分布和轴。 ?...它最好使用白色背景: ? 核密度估计 使用上述内核密度估计程序可视化双变量分布也是可行的。在seaborn中,这种图用等高线图显示,可以在jointplot()中作为样式传入参数使用: ?...这将创建一个轴的矩阵,并显示DataFrame中每对的关系。默认情况下,它也绘制每个变量在对角轴上的单变量: ?

2.2K10

数据可视化干货:使用pandas和seaborn制作炫酷图表(附代码)

例如,是否将各绘制到同一个子图中,或为各生成独立的子图。...你可以使用seaborn.set在不同的绘图外观中进行切换: In [90]: sns.set(style="whitegrid") 03 直方图和密度图 直方图是一种条形图,用于给出值频率的离散显示...▲图9-22 小费百分比密度图 distplot方法可以绘制直方图和连续密度估计,通过distplot方法seaborn使直方图和密度图的绘制更为简单。...从头开始绘制这样一个图是有点工作量的,所以seaborn有一个方便的成对图函数,它支持在对角线上放置每个变量的直方图或密度估计值(结果图见图9-25): In [107]: sns.pairplot(trans_data...▲图9-25 statsmodels macro数据的成对图矩阵 你可能会注意到plot_ksw参数,这个参数使我们能够将配置选项传递给非对角元素上的各个绘图调用。

5.3K40

精品教学案例 | 利用Matplotlib和Seaborn对苹果股票价格进行可视化分析

可视化可以使数据更为清晰得传递信息,使数据分析更为生动具体。Matplotlib是一个Python库,用于2D绘图,而Seaborn是Python基于Matplotlib的数据可视化的库。...为了便于之后的分析,我们从date提取年和月的信息并添加year和month两数据。...注意:导入Seaborn包后,绘图风格自动变为Seaborn风格。相较于Matplotlib代码简洁很多。 set()函数表示使用Seaborn的默认设置参数。...4.2 直方图 Seaborn可以用distplot()函数直接把直方图和核密度估计(KDE)一次性画出来,并且KDE可以通过kde参数进行设置,默认为True;通过bins参数设置分段数量。...导入Seaborn包后,绘制2015年股票成交量的直方图和核密度图。

2.8K30

一键自动化数据分析!快来看看 2022 年最受欢迎的 Python 宝藏工具库! ⛵

Seaborn另一个流行的 Python 数据可视化框架是 Seaborn,它相比 Matplotlib 更为简洁,也拓展了很多分析功能和呈现形式。图片大家同样可以通过 Seaborn 的 ?...Seaborn速查表,以及 Seaborn 可视化教程 Seaborn工具与数据可视化。? PlotlyPlotly 是另外一个用于创建交互式数据可视化的 Python 开源工具库。...对于数据集的每一(字段),它会分析如下的内容并呈现在交互式 HTML 报告中:类型推断:字段的类型要点:类型、唯一值、缺失值分位数统计:包括最小值、Q1、中位数、Q3、最大值、范围、四分位间距描述性统计...Power BI 是软件服务、应用程序和连接器的集合,它们协同工作,将不相关的数据源转变为连贯、视觉沉浸式和交互式见解。...Tableau 是一种工具,它正在改变我们使用数据解决问题的方式——使人们和组织能够充分利用他们的数据。下图所示为使用 Tableau 生成的报告。大家前往B站观看 ? 1小时速学视频教程。

1.8K41

Seaborn-让绘图变得有趣

但是,由于这不是分类数据,并且只有一个分类,因此决定使用它。 seaborn中的地块也可以text使用来添加到每个条annotate。在仔细查看数据集时,发现缺少许多元数据信息。...计数地块 在上图中,可以看到该的数据高度不对称。...直方图 直方图是显示连续数据点并查看其分布方式的有效方法。可以看到,大多数值位于较低端,较高端或均匀分布。 dist在seaborn情节既产生的直方图,以及基于所述数据图的密度线。...plt.figure(figsize = (12, 8)) sns.heatmap(dataset.corr(), annot = True) Seaborn的热图 尽管整个图很有用,但可以从查看最后一开始...联合图 联合图是要绘制的两个要素的散布图与密度图(直方图)的组合。seaborn的联合图甚至可以使用kindas 甚至单独绘制线性回归reg。

3.6K20

干货|教你一文掌握:Matplotlib+Seaborn可视化

导语 Seaborn和Matplotlib是Python最强大的两个可视化库。Seaborn其默认主题让人惊讶,而Matplotlib可以通过其多个分类为用户打造专属功能。...ax2 = fig.add_subplot(,,) #通过fig添加子图,参数:行数,数,第几个。 print(fig,ax1,ax2) #方法2:一次性创建窗口和多个子图。...plot(x,y) #在子图上画图 plt.savefig('aa.jpg',dpi=,bbox_inches='tight') #savefig保存图片,dpi分辨率,bbox_inches子图周边白色空间的大小...0 6 直方图 fig,(ax0,ax1) = plt.subplots(nrows=,figsize=(,)) #在窗口上添加2个子图 sigma = #标准差 mean = #...0 8 导入Seaborn import seaborn as sns 0 9 直方图barplot x = np.arange() y = np.array([,,,,,,,]) df = pd.DataFrame

4.3K10

Python Seaborn综合指南,成为数据可视化专家

Seaborn给了我同样的感觉。 Seaborn是一个构建在matplotlib之上的一个非常完美的Python可视化库。 它使我们能够创建放大的数据视觉效果。...Seaborn使我们的图表和绘图看起来很吸引人,并支持一些常见的数据可视化需求(比如将颜色映射到变量或使用分面(faceting))。从根本上说,它使数据可视化和探索变得很容易。...,因为很难确定哪些设置使图表更吸引人 Matplotlib函数不能很好地处理数据流,而seaborn可以 这第二点在数据科学中很突出,因为我们经常使用数据模型。...现在,我们将使用catplot()函数查看education和avg_training_score之间的关系。...使用Seaborn直方图 另一种用于单变量分布的图是直方图直方图以箱子的形式表示数据的分布,并使用条形图来显示每个箱子下的观察次数。

2.7K20

关于数据的可视化-直方图和二维频次直方图

就像将一维数组分为区间创建一维频次直方图一样,我们也可以将二维 数组按照二维区间进行切分,来创建二维频次直方图。...一维直方图主要用hist来展示,二维的关系可以用散点图、多hist叠加、hist2d或seaborn来展现,seaborn的主要数据类型是pandas,因此需要转换,又复习了一下Numpy转pandas...代码示例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns import pandas as pd from...维数组 # (1000,) # (1000,) height = height[:,np.newaxis] weight = weight[:,np.newaxis] # 意思是一个二维数组,1000行1...# (1000, 1) # (1000, 1) data=np.hstack((height,weight)) print(data.shape) # 意思是一个二维数组,1000行2 # (1000

1.1K20

百川归海,四类图统揽统计图:Seaborn|可视化系列03

别期待着只用seaborn绘制出各种常用图表,它更专注于展示统计数据里的信息,因此,我们换个角度,从数据本身的分布和数据之间的关系来看可视化。...relplot(x,y,data)默认是画出两个变量x,y的散点图以体现data中x和y的数据关系。...通过sns.get_dataset_names()可参看seaborn库所有的数据集名称。 分布 distplot 数据之间隐藏着某种关系,我们很关注。...靠的就是kde参数,设置kde=False则只画分布直方图,没有密度曲线了;•rug:在直方图基础上再绘制地毯图效果,可以用sns.kdeplot(a)只画地毯图;•vertical:是否画垂直的直方图...,类似条形图对应柱状图,vertial=True则绘制转了90度的直方图,分面的时候用得到; 两个维度上的数据分布情况我们也很关心,seaborn也提供了相应的接口,用到的就是kdeplot,示例效果如下

3K30

jupyter notebook 之 matplotlib & seaborn

#python 和 C 和 Java 和 Go 操控的时候 速度非常的快 DataFrame Matplotlib 1.主要是用于图形可视化 2.绘制2D图,绘制3D图 3.主要表达的意思:使数据更加客观一些...,更具有说服力 Seaborn 1.图形可视化库 2.图形的色彩更加鲜艳 3.更具plt再扩展的一个库 In [1]: import matplotlib.pyplot as plt import numpy...as np #pip install seaborn import seaborn as sns ​ ​ #set_style()全局函数 white 白色 whitegrid 白色网格 dark...rotation=90) plt.legend(loc=[0,1],ncol=2) Out[96]: 其它的2D图形 直方图...柱状图 饼图 散布图 1.直方图 hist (历史) distplot(蒸馏,布局) 直方图需要的数据是一维的 统计某一个数值出现的次数 bins=10是宽度的默认值 数值越小宽度越宽 In [7]:

1.5K10

利用Python的Seaborn快速完成数据可视化

本篇文章介绍一个以matplotlib为底层,更容易定制化作图的库Seaborn 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...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做一个直方图 import matplotlib.pyplot as plt import...seaborn as sns #要注意的是一旦导入了seaborn,matplotlib的默认作图风格就会被覆盖成seaborn的格式 %matplotlib inline # 为了在jupyter...可以看到与使用matplotlib作的直方图最大的区别在于有一条密度曲线(KDE),可以通过设置参数去掉这条默认的曲线。...var1 2. var1 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

96110

图像处理之灰度化和二值化

也就是说这张图片是由一个800 * 800的像素点矩阵构成的(不理解矩阵是什么意思的话,可以把矩阵理解为C语言中的二维数组),这个矩阵是800行,800,像素是图像的最小单元,这张图片的宽度是800个像素点的长度...比如每个矩阵的第一行第一的值分别为:R:240,G:223,B:204,所以这个像素点的颜色就是(240,223,204),三个矩阵的值不一定一 一对应,这样做只是为了便于读者理解。...二值化就是让图像的像素点矩阵中的每个像素点的灰度值为0(黑色)或者255(白色),也就是让整个图像呈现只有黑和白的效果。...常用的二值化方法: 方法1: 取阀值为127(相当于0~255的中数,(0+255)/2=127),让灰度值小于等于127的变为0(黑色),灰度值大于127的变为255(白色),...方法3: 使用直方图方法(也叫双峰法)来寻找二值化阀值,直方图是图像的重要特质。直方图方法认为图像由前景和背景组成,在灰度直方图上,前景和背景都形成高峰,在双峰之间的最低谷处就是阀值所在。

4.4K10
领券